داده‌های مصنوعی و distilabel
در قدم اول، با استفاده از فریم‌ورک distilabel، داده‌های مصنوعی برای آموزش مدل تعبیه تولید می‌شود. این ابزار به‌صورت مؤثر یک نمایه دقیق از اسناد فنی Argilla 2.0 ایجاد کرده و سپس به‌صورت پارامترهای چندگانه دسته‌بندی می‌شود.
تنظیم دقیق مدل تعبیه
مدل تعبیه به‌دست‌آمده در مرحلهٔ پیش‌پردازش، بر روی مجموعه داده‌های مصنوعی به‌صورت fine‑tune می‌شود تا به فهم عمیقی از زبان فنی Argilla دست یابد. این تنظیم باعث می‌شود که بردارهای تولیدی دقیق و مرتبط با محتوا باشند.
پیاده‌سازی چت‌بات با Gradio و Hugging Face Spaces
سپس، با استفاده از Gated Retrieval و بانک بردار، یک جدول شامل بلوک‌های مستنداتی ایجاد می‌شود. در نهایت، رابط کاربری با Gradio ایجاد و بر روی Hugging Face Spaces استقرار می‌یابد تا کاربران می‌توانند به‌صورت تعامل‌پذیرا با چت‌بات صحبت کنند.
- ایجاد داده‌های مصنوعی برای مدل تعبیه
- فاین‌تینینگ مدل تعبیه بر روی داده‌های تولیدی
- ساخت و پر کردن جدول بردارها در پایگاه داده
- پیاده‌سازی و استقرار چت‌بات روی Spaces
پرسش‌های پرتکرار
دستگاه‌های لازم برای استفاده از distilabel چه سنی هستند؟
distilabel می‌تواند بر روی هر‌سیستم‌مدرن اجرا شود؛ به‌عنوان مثال سرورهای کلاود با GPU یا حتی CPUهای مدرن، کافی است. علت صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌تواند يک عامل مفید باشد.
چگونه عمل host کردن چت‌بات بر روی Hugging Face Spaces را ساده‌تر کنیم؟
با ایجاد یک فایل app.py و اضافه کردن کد Gradio، سپس به‌سادگی از CLI `huggingface-cli login` و `git push` به پوشهٔ Space می‌توانید ساختار را برپا کنید؛ افزون بر از نظر امنیتی محیط بسیار امنی فراهم می‌آورد.
