Offenes Modell abstimmen

Wenn Sie ein Beispiel für die überwachte Feinabstimmung eines offenen Modells sehen möchten, führen Sie das Notebook „Fine-tuning a Llama model on the MetaMathQA“ in einer der folgenden Umgebungen aus:

In Colab öffnen | In Colab Enterprise öffnen | In Vertex AI Workbench öffnen | Auf GitHub ansehen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie überwachtes Fine-Tuning für offene Modelle wie Llama 3.1 durchführen.

Unterstützte Abstimmungsmodi

• Vollständige Feinabstimmung

• Low-Rank Adaptation (LoRA): LoRA ist ein parameter-efficient tuning-Modus, bei dem nur eine Teilmenge der Parameter angepasst wird. Es ist kostengünstiger und erfordert weniger Trainingsdaten als die vollständige Feinabstimmung. Andererseits bietet die vollständige Feinabstimmung durch die Anpassung aller Parameter ein höheres Qualitätspotenzial.

Unterstützte Modelle

• Gemma 3 1B IT (google/gemma3@gemma-3-1b-it)
• Gemma 3 4B IT (google/gemma3@gemma-3-4b-it)
• Gemma 3 12B IT (google/gemma3@gemma-3-12b-it)
• Gemma 3 27B IT (google/gemma3@gemma-3-27b-it)
• Llama 3.1 8B (meta/llama3_1@llama-3.1-8b)
• Llama 3.1 8B Instruct (meta/llama3_1@llama-3.1-8b-instruct)
• Llama 3.2 1B Instruct (meta/llama3-2@llama-3.2-1b-instruct)
• Llama 3.2 3B Instruct (meta/llama3-2@llama-3.2-3b-instruct)
• Llama 3.3 70B Instruct (meta/llama3-3@llama-3.3-70b-instruct)
• Qwen 3 4B (qwen/qwen3@qwen3-4b)
• Qwen 3 8B (qwen/qwen3@qwen3-8b)
• Qwen 3 14B (qwen/qwen3@qwen3-14b)
• Qwen 3 32B (qwen/qwen3@qwen3-32b)
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (meta/llama4@llama-4-scout-17b-16e-instruct)

Unterstützte Regionen

• Iowa (us-central1)
• Niederlande (europe-west4)
• Oregon (us-west1)
• Columbus (us-east5)
• Singapur (asia-southeast1)

Beschränkungen

Modell	Spezifikation	Wert
Gemma 3 1B IT	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Gemma 3 4B IT	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Gemma 3 12B IT	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Gemma 3 27B IT	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 3.1 8B	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 3.1 8B Instruct	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 3.2 1B Instruct	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 3.2 3B Instruct	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 3.3 70B Instruct	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Llama 4 Scout 17B 16E Instruct	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	2.048
	Betriebsarten	Text Bilder^* ^*Gemischte Datasets mit reinen Text- und Bildbeispielen werden nicht unterstützt. Wenn das Dataset mindestens ein Bildbeispiel enthält, werden alle reinen Textbeispiele herausgefiltert.
Qwen 3 4B	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Qwen 3 8B	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Qwen 3 14B	Abstimmungsmodi	Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text
Qwen 3 32B	Abstimmungsmodi	Parametereffiziente Feinabstimmung Vollständige Feinabstimmung
	Maximale Sequenzlänge	8.192
	Betriebsarten	Text

Hinweis

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1. Vertex AI SDK für Python installieren und initialisieren
2. Importieren Sie die folgenden Bibliotheken:

   import os
   import time
   import uuid
   import vertexai
   
   vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
   
   from google.cloud import aiplatform
   from vertexai.tuning import sft, SourceModel
   

Dataset für die Abstimmung vorbereiten

Zum Optimieren ist ein Trainings-Dataset erforderlich. Es wird empfohlen, ein optionales Validierungs-Dataset vorzubereiten, wenn Sie die Leistung Ihres optimierten Modells bewerten möchten.

Ihr Dataset muss in einem der folgenden unterstützten JSON Lines-Formate (JSONL) vorliegen, wobei jede Zeile ein einzelnes Abstimmungsbeispiel enthält.

Laden Sie Ihre JSONL-Dateien in Cloud Storage hoch.

Nur-Text-Datasets

Abschluss der Aufforderung

{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}

Rundenbasiertes Chatformat

{"messages": [
  {"content": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles.",
    "role": "system"},
  {"content": "Summarize the paper in one paragraph.",
    "role": "user"},
  {"content": " Here is a one paragraph summary of the paper:\n\nThe paper describes PaLM, ...",
    "role": "assistant"}
]}

GenerateContent

{
"systemInstruction": {
  "parts": [{ "text": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles." }]},
"contents": [
  {"role": "user",
    "parts": [{ "text": "Summarize the paper in one paragraph." }]},
  {"role": "assistant",
    "parts": [{ "text": "Here is a one paragraph summary of the paper:\n\nThe paper describes PaLM, ..." }]}
]}

Multimodale Datasets

Hinweis :OpenAI Prompt Completion und Vertex AI Text Bison sind reine Text-Dataset-Formate. Daher wird die multimodale Abstimmung mit einigen Modellen möglicherweise nicht für diese beiden Formate unterstützt. Weitere Informationen finden Sie in der modellspezifischen Dokumentation.

Rundenbasiertes Chatformat

{"messages": [
  {"role": "user", "content": [
    {"type": "text", "text": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles."},
    {"type": "image_url", "image_url": {
      "url": "gs://your-gcs-bucket/your-image.jpeg",
      "detail": "low"}}]
  },
  {"role": "assistant", "content": [
    {"type": "text", "text": "Here is a one paragraph summary of the paper:\n\nThe paper describes PaLM, ..."}]
  },
  {"role": "user", "content": [
    {"type": "text", "text": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles."},
    {"type": "image_url", "image_url": {
      "url": "data:image/jpeg;base64,<base64 image>",
      "detail": "low"}}]
  },
  {"role": "assistant", "content": [
    {"type": "text", "text": "Here is a one paragraph summary of the paper:\n\nThe paper describes PaLM, ..."}]
  },
]}

GenerateContent

{
"systemInstruction": {
  "parts": [{ "text": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles." }]},
"contents": [
  {"role": "user",
    "parts": [
      {"text": "You are a chatbot that helps with scientific literature and generates state-of-the-art abstracts from articles." },
      {"file_data": {
        "mime_type": "image/jpeg", "file_uri": "gs://your-gcs-bucket/your-image.jpeg"}}]
  },
  {"role": "assistant",
    "parts": [{ "text": "Here is a one paragraph summary of the paper:\n\nThe paper describes PaLM, ..." }]}
]}

Unterstützte Formate sind JPEG, PNG, WEBP und Base64-codierte Bilder.

Wenn Ihre Bilder in einem anderen Cloud Storage-Bucket als Ihre JSONL-Dateien gespeichert sind, müssen Sie beiden Dienstkonten die IAM-Rolle „Storage-Objektnutzer“ (roles/storage.objectUser) für beide Buckets zuweisen:

• [e-mail]
• [e-mail]

Abstimmungsjob erstellen

Du kannst folgende Quellen nutzen:

• Ein unterstütztes Basismodell, z. B. Llama 3.1

• Ein Modell mit derselben Architektur wie eines der unterstützten Basismodelle. Dies kann entweder ein benutzerdefinierter Modell-Checkpoint aus einem Repository wie Hugging Face oder ein zuvor abgestimmtes Modell aus einem Vertex AI-Abstimmungsjob sein. So können Sie ein Modell, das bereits abgestimmt wurde, weiter abstimmen.

Cloud Console

1. Sie haben folgende Möglichkeiten, die Feinabstimmung zu starten:

   • Rufen Sie die Modellkarte auf, klicken Sie auf Feinabstimmung und wählen Sie Verwaltete Abstimmung aus.

   Zur Modellkarte für Llama 3.1

   oder

   • Rufen Sie die Seite Abstimmung auf und klicken Sie auf Abgestimmtes Modell erstellen.

   Zu „Tuning“

2. Füllen Sie die Parameter aus und klicken Sie auf Abstimmung starten.

Dadurch wird ein Abstimmungsjob gestartet, den Sie auf der Seite „Abstimmung“ auf dem Tab Verwaltete Abstimmung sehen können.

Nach Abschluss des Tuning-Jobs können Sie sich die Informationen zum abgestimmten Modell auf dem Tab Details ansehen.

Vertex AI SDK für Python

Ersetzen Sie die Parameterwerte durch Ihre eigenen und führen Sie dann den folgenden Code aus, um einen Abstimmungsjob zu erstellen:

sft_tuning_job = sft.train(
    source_model=SourceModel(
      base_model="meta/llama3_1@llama-3.1-8b",
      # Optional, folder that is either a custom model checkpoint or previously tuned model
      custom_base_model="gs://{STORAGE-URI}",
    ),
    tuning_mode="FULL", # FULL or PEFT_ADAPTER
    epochs=3,
    train_dataset="gs://{STORAGE-URI}", # JSONL file
    validation_dataset="gs://{STORAGE-URI}", # JSONL file
    output_uri="gs://{STORAGE-URI}",
)

Artefakte abgestimmter Modelle

Wenn der Optimierungsjob abgeschlossen ist, werden die Modellartefakte für das optimierte Modell in Ihrem Cloud Storage-Ausgabeverzeichnis gespeichert.

gs://<output_dir>/postprocess/node-0/checkpoints/
    # Final checkpoint
    -> final/
        -> model-00001-of-000xx.safetensors
        -> model-000yy-of-000xx.safetensors

    # Intermediate checkpoints
    -> checkpoint-M/
        -> model-00001-of-000xx.safetensors
        -> model-000yy-of-000xx.safetensors
    …
    -> checkpoint-N/
        -> model-00001-of-000xx.safetensors
        -> model-000yy-of-000xx.safetensors

• Es werden maximal 10 Checkpoints gespeichert.
• Wenn die Anzahl der Epochen (E) kleiner als 10 ist, werden genau E Checkpoints gespeichert (einer für jede Epoche).
• Zwischenprüfpunkte aus dem Bereich M bis N werden bestellt. Beachten Sie, dass Zwischenprüfpunkte nicht immer fortlaufend nummeriert sind. Die Checkpoints können beispielsweise mit 1, 3, 5, 10 anstatt mit 1, 2, 3, 4 nummeriert sein.

Abgestimmtes Modell bereitstellen

Sie können das abgestimmte Modell auf einem Vertex AI-Endpunkt bereitstellen. Sie können das optimierte Modell auch aus Cloud Storage exportieren und an anderer Stelle bereitstellen.

So stellen Sie das abgestimmte Modell auf einem Vertex AI-Endpunkt bereit:

Cloud Console

1. Rufen Sie die Seite Model Garden auf und klicken Sie auf Modell mit benutzerdefinierten Gewichten bereitstellen.

Zu Model Garden

1. Füllen Sie die Parameter aus und klicken Sie auf Bereitstellen.

Vertex AI SDK für Python

So stellen Sie ein G2 machine mit einem vordefinierten Container bereit:

from vertexai.preview import model_garden

MODEL_ARTIFACTS_STORAGE_URI = "gs://{STORAGE-URI}/postprocess/node-0/checkpoints/final"

model = model_garden.CustomModel(
    gcs_uri=MODEL_ARTIFACTS_STORAGE_URI,
)

# deploy the model to an endpoint using GPUs. Cost will incur for the deployment
endpoint = model.deploy(
  machine_type="g2-standard-12",
  accelerator_type="NVIDIA_L4",
  accelerator_count=1,
)

Inferenz erhalten

Nach erfolgreicher Bereitstellung können Sie Anfragen mit Text-Prompts an den Endpunkt senden. Beachten Sie, dass die Ausführung der ersten Prompts länger dauert.

# Loads the deployed endpoint
endpoint = aiplatform.Endpoint("projects/{PROJECT_ID}/locations/{REGION}/endpoints/{endpoint_name}")

prompt = "Summarize the following article. Article: Preparing a perfect risotto requires patience and attention to detail. Begin by heating butter in a large, heavy-bottomed pot over medium heat. Add finely chopped onions and minced garlic to the pot, and cook until they're soft and translucent, about 5 minutes. Next, add Arborio rice to the pot and cook, stirring constantly, until the grains are coated with the butter and begin to toast slightly. Pour in a splash of white wine and cook until it's absorbed. From there, gradually add hot chicken or vegetable broth to the rice, stirring frequently, until the risotto is creamy and the rice is tender with a slight bite.. Summary:"

# Define input to the prediction call
instances = [
    {
        "prompt": "What is a car?",
        "max_tokens": 200,
        "temperature": 1.0,
        "top_p": 1.0,
        "top_k": 1,
        "raw_response": True,
    },
]

# Request the prediction
response = endpoint.predict(
    instances=instances
)

for prediction in response.predictions:
    print(prediction)

Weitere Informationen zum Abrufen von Inferenzdaten aus einem bereitgestellten Modell finden Sie unter Onlineinferenz abrufen.

Beachten Sie, dass für verwaltete offene Modelle die Methode chat.completions anstelle der Methode predict verwendet wird, die für bereitgestellte Modelle verwendet wird. Weitere Informationen zum Abrufen von Inferenzvorhersagen aus verwalteten Modellen finden Sie unter Llama-Modell aufrufen.

Limits und Kontingente

Das Kontingent wird für die Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Abstimmungsjobs durchgesetzt. Jedes Projekt kommt mit einem Standardkontingent zum Ausführen mindestens eines Abstimmungsjobs. Dies ist ein globales Kontingent, das für alle verfügbaren Regionen und unterstützten Modelle gilt. Wenn Sie weitere Jobs gleichzeitig ausführen möchten, müssen Sie für Global concurrent managed OSS model fine-tuning jobs per project zusätzliche Kontingente anfordern.

Preise

Die Abrechnung für die Optimierung erfolgt gemäß den Preisen für die Modelloptimierung. Die Anzahl der Trainingstokens wird berechnet, indem die Anzahl der Tokens in Ihrem Trainingsdataset mit der Anzahl der Epochen multipliziert wird.

Die Nutzung zugehöriger Dienste wie Cloud Storage und Vertex AI Prediction wird Ihnen ebenfalls in Rechnung gestellt.

Informieren Sie sich über die Preise von Vertex AI und die Preise von Cloud Storage. Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung erstellen.

Nächste Schritte

• Abgestimmtes Modell bewerten