Ludwig

Ludwig ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das es ermöglicht, benutzerdefinierte AI-Modelle wie Large Language Models (LLMs) und andere tiefere neuronale Netzwerke auf einfache Weise zu erstellen. Ludwig ist für eine Vielzahl von AI-Aufgaben geeignet und wird von der Linux Foundation AI & Data gehostet.

Was ist Ludwig?

Ludwig ist ein low-code-Framework, das es ermöglicht, benutzerdefinierte AI-Modelle mit einer deklarativen YAML-Konfigurationsdatei zu erstellen. Ludwig unterstützt Multitask- und Multimodal-Learning, bietet umfassende Konfigurationsvalidierung und ermöglicht es, Modelle auf einfache Weise zu skalieren und in Produktion zu setzen.

Hauptmerkmale von Ludwig

• Einfache Erstellung benutzerdefinierter Modelle mit einer deklarativen YAML-Konfigurationsdatei
• Unterstützung für Multitask- und Multimodal-Learning
• Umfassende Konfigurationsvalidierung, um ungültige Parameterkombinationen zu erkennen und Laufzeitfehler zu vermeiden
• Optimiert für Skalierbarkeit und Effizienz durch automatische Batch-Größen-Auswahl, verteiltes Training (DDP, DeepSpeed), parameter-effizientes Feintuning (PEFT) und 4-Bit-Quantisierung (QLoRA)
• Experten-Niveau-Kontrolle über die Modelle, einschließlich Hyperparameter-Optimierung, Erklärbarkeit und reiche Metrik-Visualisierungen
• Modular und erweiterbar, um verschiedene Modell-Architekturen, Aufgaben, Merkmale und Modalitäten mit nur wenigen Parameter-Änderungen in der Konfiguration zu experimentieren

Installation und Quick Start

Ludwig kann über PyPi installiert werden und erfordert Python 3.8+. Ein vollständiger Tutorial-Guide und Beispiele sind verfügbar, um Sie schnell starten zu lassen.

Große Sprachmodelle feinabstimmen

Ludwig ermöglicht es, große Sprachmodelle wie LLaMA-2-7b feinabzustimmen, um Anweisungen wie ein Chatbot auszuführen. Ein Beispiel-Konfigurationsdatei und ein Tutorial sind verfügbar, um Sie durch den Prozess zu führen.

Über die Ludwig-Community

Die Ludwig-Community hat sich zu Discord verschoben. Bitte joinen Sie uns dort, um mehr über Ludwig zu erfahren und sich an der Entwicklung zu beteiligen.

Weitere Informationen

Weitere Informationen über Ludwig, einschließlich Tutorials, Beispielen und einer FAQ, sind verfügbar auf der offiziellen Ludwig-Website.