AI eğitim projeleri model düzeyinde nadiren başarısız olur. Deneyler, belgeler ve paydaş güncellemeleri çok fazla araca dağılmış olduğunda zorluklar yaşanır.
Bu kılavuz, Databricks DBRX ile modelleri eğitmeyi adım adım anlatır. Databricks DBRX, diğer önde gelen modellere göre iki kat daha verimli bir LLM'dir ve ClickUp'ta ilgili işleri düzenli bir şekilde tutmanızı sağlar.
Kurulum ve ince ayarlardan belgeleme ve takımlar arası güncellemelere kadar, tek bir birleşik Çalışma Alanının bağlam dağınıklığını ortadan kaldırmaya ve takımınızın arama yapmak yerine oluşturmaya odaklanmasına nasıl yardımcı olduğunu göreceksiniz. 🛠
DBRX nedir?
DBRX, kurumsal AI modeli eğitimi ve çıkarımları için özel olarak tasarlanmış, güçlü, açık kaynaklı bir büyük dil modelidir (LLM). Databricks Açık Model Lisansı kapsamında açık kaynaklı olduğu için, takımınız modelin ağırlıklarına ve mimarisine tam erişime sahiptir, böylece modeli kendi şartlarınıza göre inceleyebilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz.
İki farklı versiyonu mevcuttur: Derin ön eğitim için DBRX Base ve kullanıma hazır talimat izleme görevleri için DBRX Instruct.
DBRX mimarisi ve uzman karışımı tasarımı
DBRX, Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanarak görevleri çözer. Her bir hesaplama için milyarlarca parametresinin tamamını kullanan geleneksel büyük dil modellerinden farklı olarak, DBRX herhangi bir görev için toplam parametrelerinin yalnızca bir kısmını (en alakalı uzmanları) etkinleştirir.
Bunu uzman bir takım olarak düşünün; herkesin her sorun üzerinde iş yapması yerine, sistem her görevi en uygun parametrelere akıllıca yönlendirir.
Bu, yanıt süresini kısaltmakla kalmaz, aynı zamanda hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltırken en üst düzey performans ve çıktı sağlar.
İşte anahtar özelliklerine hızlı bir bakış:
- Toplam parametre: Tüm uzmanlar için 132 milyar
- Aktif parametreler: İleri geçiş başına 36B
- Uzman sayısı: Toplam 16 (MoE Top-4 yönlendirme), herhangi bir belirteç için 4 aktif
- Bağlam penceresi: 32K belirteç
DBRX eğitim verileri ve belirteç özellikleri
LLM'nin performansı, eğitildiği veriler kadar iyidir. DBRX, Databricks takımı tarafından gelişmiş veri işleme araçları kullanılarak özenle derlenen 12 trilyon belirteçlik devasa bir veri seti üzerinde önceden eğitilmiştir. İşte bu yüzden endüstri benchmarklarında güçlü bir performans göstermiştir.
Ayrıca, DBRX 32.000 belirteçlik bir bağlam penceresine sahiptir. Bu, modelin bir seferde dikkate alabileceği metin miktarıdır. Büyük bir bağlam penceresi, uzun raporları özetlemek, uzun yasal belgeleri incelemek veya gelişmiş geri alma destekli üretim (RAG) sistemleri oluşturmak gibi karmaşık görevler için çok yararlıdır, çünkü modelin bilgileri kesintiye uğratmadan veya unutmadan bağlamı korumasına olanak tanır.
🎥 Bu videoyu izleyerek, proje koordinasyonunun AI eğitim ş akışınızı nasıl dönüştürebileceğini ve birbirinden bağımsız araçlar arasında geçiş yapmanın yarattığı sürtüşmeyi nasıl ortadan kaldırabileceğini görün. 👇🏽
DBRX'e Erişme ve Kurulum
DBRX, her ikisi de izin verilen ticari şartlar altında modele tam erişim sağlayan iki ana erişim yolu sunar. Maksimum esneklik için Hugging Face'i kullanabilir veya daha entegre bir deneyim için Databricks üzerinden doğrudan erişebilirsiniz.
Hugging Face üzerinden DBRX'e erişin
Esnekliğe değer veren ve Hugging Face ekosistemine zaten aşina olan takımlar için Hub üzerinden DBRX'e erişmek ideal yoldur. Bu, modeli mevcut dönüştürücü tabanlı akışlarınıza entegre etmenizi sağlar.
Başlamak için yapmanız gerekenler:
- Hugging Face hesabınızı oluşturun veya oturum açın
- Hub'da DBRX model kartına gidin ve lisans koşullarını kabul edin.
- Accelerate gibi gerekli bağımlılıklarla birlikte transformers kütüphanesini yükleyin.
- Python komut dosyanızda AutoModelForCausalLM sınıfını kullanarak DBRX modelini yükleyin.
- DBRX'in etkili çalışması için önemli miktarda GPU belleği (VRAM) gerektirdiğini unutmayın ve çıkarım boru hattınızı buna göre yapılandırın.
📖 Daha fazla bilgi: LLM Sıcaklığını Yapılandırma
Databricks üzerinden DBRX'e erişin
Takımınız veri mühendisliği veya makine öğrenimi için halihazırda Databricks kullanıyorsa, platform üzerinden DBRX'e erişmek en kolay yoldur. Bu, kurulumdaki sürtüşmeleri ortadan kaldırır ve halihazırda iş yaptığınız yerde MLOps için ihtiyacınız olan tüm araçları size sunar.
Başlamak için Databricks Çalışma Alanınızda şu adımları izleyin:
- Model Garden veya Mosaic AI bölümüne gidin.
- İhtiyaçlarınıza göre DBRX Base veya DBRX Instruct'ı seçin.
- API erişimi için bir hizmet uç noktası yapılandırın veya etkileşimli kullanım için bir dizüstü bilgisayar ortamı kurun.
- AI modeli eğitiminizi veya dağıtımınızı ölçeklendirmeden önce her şeyin doğru çalıştığından emin olmak için örnek komutlarla çıkarım testine başlayın.
Bu yaklaşım, deney izleme için MLflow ve model yönetimi için Unity Catalog gibi araçlara sorunsuz erişim sağlar.
📮 ClickUp Insight: Ortalama bir profesyonel, iş ile ilgili bilgileri aramak için günde 30 dakikadan fazla zaman harcıyor. Bu, e-postaları, Slack konuları ve dağınık dosyaları aramak için yılda 120 saatten fazla zamanın kaybedilmesi anlamına geliyor.
Çalışma alanınıza entegre edilmiş akıllı bir AI asistanı bunu değiştirebilir. ClickUp Brain'i keşfedin.
Doğru belgeleri, konuşmaları ve görev ayrıntılarını saniyeler içinde ortaya çıkararak anında içgörüler ve yanıtlar sunar, böylece aramayı bırakıp iş yapmaya başlayabilirsiniz.
DBRX'i İnce Ayarlamak ve Özel AI Modellerini Eğitmek
Hazır bir model, ne kadar güçlü olursa olsun, işinizin benzersiz nüanslarını asla anlayamaz. DBRX açık kaynaklı olduğu için, onu ince ayar yaparak şirketinizin dilini konuşan veya istediğiniz belirli bir görevı yerine getiren özel bir model oluşturabilirsiniz.
Bunu yapmanın üç yaygın yolu şunlardır:
1. Hugging Face veri kümeleriyle DBRX'i ince ayarlayın
Yeni başlayan veya ortak görevler üzerinde çalışan takımlar için Hugging Face Hub'ın halka açık veri kümeleri harika bir kaynaktır. Bu veri kümeleri önceden biçimlendirilmiştir ve yüklemesi kolaydır, yani verilerinizi hazırlamak için saatler harcamak zorunda kalmazsınız.
Süreç oldukça basittir:
- Hub'da görevinize uygun bir veri kümesi bulun (ör. talimatları takip etme, özetleme).
- Veri kümeleri kitaplığını kullanarak yükleyin
- Verilerin talimat-yanıt çiftleri olarak biçimlendirildiğinden emin olun.
- Öğrenme hızı ve parti boyutu gibi hiperparametrelerle eğitim komut dosyasını yapılandırın.
- Eğitim işini başlatın ve kontrol noktalarını dönemsel olarak kaydettiğinizden emin olun.
- İyileştirmeyi ölçmek için, ayrılmış bir doğrulama setinde ince ayarlanmış modeli değerlendirin.
2. Yerel veri kümeleriyle DBRX'i ince ayarlayın
Genellikle, kendi özel verilerinizle ince ayar yaparak en iyi sonuçları elde edersiniz. Bu, modele şirketinizin özel terminolojisini, stilini ve alan bilgisini öğretmenizi sağlar. Ancak, verilerinizin temiz ve iyi hazırlanmış olması ve yeterli hacme sahip olması durumunda bunun faydalı olacağını unutmayın.
İç verilerinizi hazırlamak için şu adımları izleyin:
- Veri toplama: Dahili wiki'lerinizden, belgelerinizden ve veritabanlarınızdan yüksek kaliteli örnekler toplayın.
- Biçim dönüştürme: Verilerinizi tutarlı bir talimat-yanıt biçiminde, genellikle JSON satırları olarak yapılandırın.
- Kalite filtreleme: Düşük kaliteli, yinelenen veya alakasız örnekleri kaldırın.
- Doğrulama bölümü: Modelin performansını değerlendirmek için verilerinizin küçük bir bölümünü (genellikle %10-15) ayırın.
- Gizlilik incelemesi: Kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) veya hassas verileri kaldırın veya maskeleme yapın.
3. StreamingDataset ile DBRX'i ince ayarlayın
Veri kümeniz makinenizin belleğine sığmayacak kadar büyükse endişelenmeyin, Databricks'in Akış Veri Kümesi kitaplığını kullanabilirsiniz. Bu kitaplık, modeli eğitirken verileri bir kerede belleğe yüklemek yerine doğrudan bulut depolama alanından akış olarak aktarmanıza olanak tanır.
Bunu nasıl yapabileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz:
- Veri hazırlama: Eğitim verilerinizi temizleyin ve yapılandırın, ardından bunları JSONL veya CSV gibi akışa uygun bir biçimde bulut depolama alanında saklayın.
- Akış biçim dönüştürme: Veri setinizi Mosaic Data Shard (MDS) gibi akışa uygun bir biçime dönüştürün, böylece eğitim sırasında verimli bir şekilde okunabilir.
- Eğitim yükleyici kurulumu: Eğitim yükleyicinizi uzak veri kümesine yönlendirecek şekilde yapılandırın ve geçici veri depolama için yerel bir önbellek tanımlayın.
- Model başlatma: LLM Foundry gibi StreamingDataset'i destekleyen bir eğitim çerçevesi kullanarak DBRX ince ayar sürecini başlatın.
- Akış tabanlı eğitim: Eğitim sırasında veriler belleğe tamamen yüklenmek yerine gruplar halinde akış halindeyken eğitim işini çalıştırın.
- Kontrol noktası ve kurtarma: Çalışma kesintiye uğradığında, verileri çoğaltmadan veya atlamadan eğitimi sorunsuz bir şekilde devam ettirin.
- Değerlendirme ve dağıtım: İnce ayarlı modelin performansını doğrulayın ve tercih ettiğiniz hizmet veya çıkarım kurulumunu kullanarak dağıtın.
💡Profesyonel ipucu: DBRX eğitim planını sıfırdan oluşturmak yerine, ClickUp'ın AI ve Makine Öğrenimi Projeleri Yol Haritası Şablonu ile başlayın ve takımınızın ihtiyaçlarına göre düzenleyin. Veri kümelerini, eğitim aşamalarını, değerlendirmeyi ve dağıtımı planlamak için net bir yapı sağlar, böylece ş Akışını yapılandırmak yerine işinizi organize etmeye odaklanabilirsiniz.
AI Model Eğitimi için DBRX Kullanım Örnekleri
Güçlü bir modele sahip olmak bir şeydir, ancak bu modelin tam olarak nerede parladığını bilmek başka bir şeydir.
Bir modelin güçlü yönlerini net bir şekilde anlamadığınızda, uygun olmayan bir alanda iş yapmak için zaman ve kaynak harcamak kolaydır. Bu da yetersiz sonuçlara ve hayal kırıklığına yol açar.
DBRX'in benzersiz mimarisi ve eğitim verileri, onu birçok anahtar kurumsal kullanım senaryosu için son derece uygun hale getirir. Bu güçlü yönleri bilmek, modeli iş hedeflerinizle uyumlu hale getirmenize ve yatırım getirinizi en üst düzeye çıkarmanıza yardımcı olur.
Metin oluşturma ve içerik oluşturma
DBRX Instruct, talimatları takip etmek ve yüksek kaliteli metinler üretmek için hassas bir şekilde ayarlanmıştır. Bu, onu çok çeşitli içerikle ilgili görevleri otomasyon yoluyla otomatikleştirmek için güçlü bir araç haline getirir. Geniş bağlam penceresi, uzun belgeleri konuyu kaybetmeden işleyebilmesini sağlayan önemli bir avantajdır.
Bunu şu amaçlarla kullanabilirsiniz:
- Teknik belgeler: Ürün kılavuzları, API referansları ve kullanıcı kılavuzları oluşturun ve iyileştirin.
- Pazarlama içeriği: Blog yazıları, e-posta bültenleri ve sosyal medya güncellemeleri taslakları
- Rapor oluşturma: Karmaşık veri bulgularını özetleyin ve özlü yönetici özetleri oluşturun.
- Çeviri ve yerelleştirme: Mevcut içeriği yeni pazarlar ve kitleler için uyarlayın.
Kod oluşturma ve hata ayıklama görevleri
DBRX'in eğitim verilerinin önemli bir kısmı kod içeriyordu, bu da onu geliştiriciler için yetenekli bir LLM destekleri haline getiriyor. Tekrarlayan kodlama görevlerini otomasyonla gerçekleştirerek ve karmaşık problemlerin çözümüne yardımcı olarak geliştirme döngülerini hızlandırmaya yardımcı olabilir.
Mühendislik takımınızın bunu kullanabileceği birkaç yol:
- Kod tamamlama: Yorumlardan veya docstring'lerden otomatik olarak fonksiyon gövdeleri oluşturun.
- Hata tespiti: Kod parçacıklarını analiz ederek olası hataları veya mantıksal kusurları belirleyin.
- Kod açıklaması: Karmaşık algoritmaları veya eski kodları basit İngilizceye çevirin.
- Test oluşturma: Bir fonksiyonun imzası ve beklenen davranışına dayalı birim testleri oluşturun.
RAG ve uzun bağlam uygulamaları
Geri Alma Destekli Üretim (RAG), modelin yanıtlarını şirketinizin gizli verilerine dayandıran güçlü bir tekniktir. Ancak, RAG sistemleri genellikle küçük bağlam pencerelerine sahip modellerle zorlanır ve önemli bağlamların kaybolmasına neden olabilecek agresif veri parçalama işlemlerini zorlar. DBRX'in 32K bağlam penceresi, onu sağlam RAG uygulamaları için mükemmel bir temel haline getirir.
Bu sayede aşağıdakiler gibi güçlü iç araçlar oluşturabilirsiniz:
- Kurumsal arama: İç bilgi tabanınızı kullanarak çalışanların sorularını yanıtlayan bir sohbet robotu oluşturun.
- Müşteri desteği: Ürün belgelerine dayalı destek yanıtları üreten bir temsilci oluşturun.
- Araştırma yardımı: Yüzlerce sayfalık araştırma makalesinden gelen bilgileri sentezleyebilen bir araç geliştirin.
- Uyumluluk kontrolü: Pazarlama metinlerini iç marka yönergeleri veya düzenleyici belgelerle otomatik olarak karşılaştırarak doğrulayın.
DBRX Eğitimini Takımınızın Ş Akışına Entegre Etme
Başarılı bir AI modeli eğitim projesi, sadece kod ve hesaplamadan ibaret değildir. ML mühendisleri, veri bilimcileri, ürün yöneticileri ve paydaşların işbirliği ile gerçekleştirilen bir çabadır.
Bu işbirliği Jupyter not defterleri, Slack kanalları ve ayrı proje yönetimi araçları arasında dağınık olduğunda, kritik proje bilgilerinin çok fazla araca dağılmış olduğu bir durum olan bağlam dağınıklığı ortaya çıkar.
ClickUp bu sorunu çözüyor. Birden fazla aracı kullanmak yerine, proje yönetimi, dokümantasyon ve iletişimin bir arada bulunduğu tek bir Converged AI Çalışma Alanına sahip olursunuz. Böylece deneyleriniz planlamadan uygulamaya ve değerlendirmeye kadar birbiriyle bağlantı içinde kalır.
Deneyleri ve ilerlemeyi asla izlemeyin
Birden fazla deney yürütürken en zor kısım modeli eğitmek değil, süreçte nelerin değiştiğini izlemektir. Hangi veri kümesi sürümü kullanıldı, hangi öğrenme oranı en iyi performansı gösterdi veya hangi çalıştırma gönderildi?
ClickUp, bu süreci sizin için çok kolaylaştırır. ClickUp görevlerindeher bir eğitim çalışmasını ayrı ayrı izleyebilir ve görevler içinde Özel Alanlar kullanarak şunları kaydedebilirsiniz:
- Veri kümesi sürümü
- Hiperparametreler
- Model varyantı (DBRX Base ve DBRX Instruct)
- Eğitim durumu (Kuyrukta, Çalışıyor, Değerlendiriliyor, Dağıtıldı)
Böylelikle, belgelenen her deney aranabilir, diğerleriyle kolayca karşılaştırılabilir ve tekrarlanabilir hale gelir.
Model belgelerini iş ile bağlantılı tutun
Bir deneyin görevinin bağlamını anlamak için Jupyter notebookları, README dosyaları veya Slack konuları arasında geçiş yapmanız gerekmez.
ClickUp Docs ile model mimarinizi, veri hazırlama komut dosyalarınızı veya değerlendirme metriklerinizi, bunların kaynaklandığı deney görevlerine doğrudan bağlantı veren, aranabilir bir belgedeki bilgilerle düzenli ve erişilebilir tutabilirsiniz .
💡Profesyonel İpucu: ClickUp Belgesinde, mimariden dağıtıma kadar her kararı ayrıntılı olarak açıklayan güncel bir proje özeti tutun, böylece yeni takım üyeleri eski konuları incelemek zorunda kalmadan her zaman proje ayrıntılarını hızlı bir şekilde öğrenebilirler.
Paydaşlara gerçek zamanlı görünürlük sağlayın
ClickUp Gösterge Panelleri deneylerin ilerleyişini ve takımın iş yükünü gerçek zamanlı olarak gösterir. I
Güncellemeleri manuel olarak derlemek veya e-posta göndermek yerine, gösterge panelleri görevlerinizdeki verilere göre otomatik olarak güncellenir. Böylece paydaşlar istedikleri zaman kontrol edebilir, işlerin ne durumda olduğunu görebilir ve sizi "durum nedir?" gibi sorularla rahatsız etmek zorunda kalmazlar.
Böylelikle, deneyleri sürekli manuel olarak raporlamak yerine, deneyleri yürütmeye odaklanabilirsiniz.
AI'yı akıllı proje yardımcınız haline getirin
Şimdiye kadarki deneylerin özetini almak için haftalarca süren eğitim verilerini manuel olarak incelemek zorunda değilsiniz. Herhangi bir görev yorumunda @Brain'i bahsetmeniz yeterlidir; ClickUp Brain, geçmiş ve devam eden projelerinizle ilgili tüm bağlamı içeren, ihtiyacınız olan yardımı size sunacaktır.
Brain'e "Geçen haftaki deneyleri 5 madde halinde özetle" veya "En son hiperparametre sonuçlarını içeren bir belge taslağı hazırla" diyebilir ve anında mükemmel bir çıktı elde edebilirsiniz.
🧠 ClickUp Avantajı: ClickUp'ın Süper Ajanları bunu çok daha ileriye götürür — sadece sorularınızı yanıtlamakla kalmaz, tanımladığınız tetikleyicilere göre tüm ş akışlarını otomasyonla otomatikleştirebilirler. Süper ajanlarla, bir veri kümesi yüklendiğinde otomatik olarak yeni bir DBRX eğitim görevi oluşturabilir, takımınızı bilgilendirebilir, eğitim tamamlandığında veya bir kontrol noktasına ulaştığında ilgili belgeleri bağlayabilir ve haftalık ilerleme özetini oluşturup hiçbir şey yapmanıza gerek kalmadan paydaşlara gönderebilirsiniz.
Kaçınılması Gereken Yaygın Hatalar
DBRX eğitim projesine başlamak heyecan vericidir, ancak bazı yaygın tuzaklar ilerlemenizi engelleyebilir. Bu hatalardan kaçınmak size zaman, para ve çok fazla hayal kırıklığı tasarrufu sağlayacaktır.
- Donanım gereksinimlerini hafife almak: DBRX güçlüdür, ancak aynı zamanda büyüktür. Yetersiz donanımda çalıştırmaya çalışmak, bellek yetersizliği hatalarına ve başarısız eğitim işlerine yol açacaktır. DBRX (132B) için 16 bit çıkarım için en az 264 GB VRAM veya 4 bit niceleme kullanıldığında yaklaşık 70 GB-80 GB gerektiğini unutmayın.
- Veri kalitesi kontrollerini atlamak: Çöp girerse, çöp çıkar. Dağınık, düşük kaliteli bir veri setinde ince ayar yapmak, modele sadece dağınık, düşük kaliteli çıktılar üretmeyi öğretir.
- Bağlam uzunluğu sınırlarını göz ardı etme: DBRX'in 32K bağlam penceresi cömert olsa da, sonsuz değildir. Bu sınırı aşan model girdileri beslemek, sessiz kesilme ve düşük performansın sonucunu doğuracaktır.
- Instruct uygun olduğunda Base'i kullanma: DBRX Base, daha ileri düzeyde, büyük ölçekli eğitim için tasarlanmış, önceden eğitilmiş bir ham modeldir. Çoğu talimatı takip eden görev için, bu amaç için önceden ince ayarlanmış olan DBRX Instruct ile başlamalısınız.
- Proje koordinasyonundan eğitim işlerini ayırma: Deney izlemesi bir araçta, proje planı ise başka bir araçta yapıldığında, bilgi siloları oluşur. Teknik işlerinizi ve proje koordinasyonunuzu senkronize tutmak için ClickUp gibi entegre bir platform kullanın.
- Dağıtımdan önce değerlendirmeyi ihmal etmek: Eğitim verilerinizde iyi performans gösteren bir model, gerçek dünyada büyük bir başarısızlık yaşayabilir. Üretime geçmeden önce, ince ayarlamış olduğunuz modeli her zaman bir test setinde doğrulayın.
- İnce ayar karmaşıklığını göz ardı etmek: DBRX bir Uzman Karışımı modeli olduğundan, standart ince ayar komut dosyaları, birden fazla GPU'da parametre parçalamayı işlemek için Megatron-LM veya PyTorch FSDP gibi özel kütüphaneler gerektirebilir.
DBRX ve Diğer AI Eğitim Platformları
Bir AI eğitim platformuna karar vermek, temel bir ödün vermeyi gerektirir: kontrol ve kolaylık. Tescilli, yalnızca API kullanan modellerin kullanımı kolaydır, ancak sizi bir satıcının ekosistemine bağlar.
DBRX gibi açık ağırlıklı modeller tam kontrol sağlar, ancak daha fazla teknik uzmanlık ve altyapı gerektirir. Bu seçim, uzun vadeli hedeflerinizi hangi yolun desteklediğinden emin olamamanıza ve takılıp kalmanıza neden olabilir. Bu, birçok takımın AI'yı benimseme sürecinde karşılaştığı bir zorluktur.
Bu tablo, bilinçli bir karar vermenize yardımcı olmak için anahtar farkları özetlemektedir.
| Ağırlıklar | Aç (Özel) | Tescilli | Aç (Özel) | Tescilli |
| İnce ayar | Tam Kontrol | API tabanlı | Tam Kontrol | API tabanlı |
| Kendi kendine barındırma | Evet | Hayır | Evet | Hayır |
| Lisans | DB Açık Model | OpenAI Şartları | Llama Topluluğu | Antropik Terimler |
| Bağlam | 32K | 128K – 1M | 128K | 200 bin – 1 milyon |
DBRX, model üzerinde tam kontrol sahibi olmanız gerektiğinde, güvenlik veya uyumluluk için kendi sunucunuzda barındırmanız gerektiğinde veya esnek bir ticari lisansın sunduğu esnekliği istediğinizde doğru seçimdir. Özel GPU altyapınız yoksa veya derinlemesine özelleştirmeden çok pazara hızlı giriş yapmayı değer olarak gördüyseniz, API tabanlı alternatifler daha uygun olabilir.
ClickUp ile Daha Akıllı Eğitimlere Başlayın
DBRX, özel AI uygulamaları oluşturmak için kurumsal kullanıma hazır bir temel sunar ve tescilli modellerde bulamayacağınız şeffaflık ve kontrol sağlar. Verimli MoE mimarisi, çıkarım maliyetlerini düşük tutar ve açık tasarımı, ince ayarları kolaylaştırır. Ancak güçlü teknoloji, denklemin sadece yarısıdır.
Gerçek başarı, teknik çalışmalarınızı takımınızın işbirliğine dayalı ş Akışıyla uyumlu hale getirmekten geçer. AI modeli eğitimi bir takım sporudur ve deneyleri, belgeleri ve paydaşlarla iletişimin senkronizasyonunu sağlamak çok önemlidir. Her şeyi tek bir birleşik Çalışma Alanına getirip bağlamın yayılmasını azaltarak, daha iyi modelleri daha hızlı bir şekilde sunabilirsiniz.
AI eğitim projelerinizi tek bir Çalışma Alanı'nda koordine etmek için ClickUp'ı ücretsiz olarak kullanmaya başlayın. ✨
Sık Sorulan Sorular
TensorBoard, Weights & Biases veya MLflow gibi standart ML araçlarını kullanarak eğitimi izleyebilirsiniz. Databricks ekosisteminde eğitim yapıyorsanız, MLflow sorunsuz izleme için yerel olarak entegre edilmiştir.
Evet, DBRX standart MLOps boru hatlarına entegre edilebilir. Modeli konteynerize ederek, Kubeflow gibi orkestrasyon platformlarını veya özel CI/CD ş akışlarını kullanarak onu dağıtabilirsiniz.
DBRX Base, alanına özgü sürekli ön eğitim veya derin mimari ince ayar yapmak isteyen takımlar için tasarlanmış temel önceden eğitilmiş modeldir. DBRX Instruct, talimatları takip etmek için optimize edilmiş ince ayarlı bir sürümdür ve çoğu uygulama geliştirme için daha iyi bir başlangıç noktasıdır.
Temel fark, kontrolüdür. DBRX, derinlemesine özelleştirme ve kendi kendine barındırma için model ağırlıklarına tam erişim sağlarken, GPT-4 yalnızca API tabanlı bir hizmettir.
DBRX model ağırlıkları, Databricks Açık Model Lisansı kapsamında ücretsiz olarak kullanılabilir. Ancak, modeli çalıştırmak veya ince ayar yapmak için gereken bilgi işlem altyapısının maliyetleri size aittir.