Como fazer ajuste fino de IA nos notebooks com NVIDIA GeForce RTX e no DGX Spark

Com a ampla adoção das tecnologias de inteligência artificial, o ajuste fino de modelos de linguagem se tornou uma tarefa rotineira para os desenvolvedores que buscam melhorar o desempenho e a adaptação dos sistemas para necessidades específicas.

Por isso, a NVIDIA divulgou um tutorial detalhado para ajustar modelos de IA utilizando suas poderosas GPUs, como a GeForce RTX e o DGX Spark.

O processo, que pode ser realizado tanto em notebooks com as GPUs RTX quanto no supercomputador compacto DGX Spark, pretende aprimorar significativamente a performance dos fluxos de trabalho mais exigentes.

O que é ajuste fino de IA?

O ajuste fino, ou fine-tuning, é uma técnica essencial no treinamento de modelos de IA.

A prática envolve pegar um modelo pré-existente e adaptá-lo para uma tarefa específica, geralmente com menos dados do que os usados no treinamento original.

No caso de grandes modelos como os LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala), o ajuste fino permite que esses sistemas sejam mais precisos e eficientes em tarefas específicas, como a personalização de chatbots ou assistentes virtuais.

O papel do Unsloth no ajuste fino de IA

O framework de código-aberto Unsloth, otimizado para GPUs da NVIDIA, é o grande herói dessa nova abordagem de ajuste fino. A empresa detalhou como os desenvolvedores podem utilizar o Unsloth para otimizar o treinamento de modelos em notebooks RTX, permitindo um processo mais ágil e com maior controle sobre os parâmetros.

A principal vantagem desse framework é sua capacidade de acelerar o treinamento de IA enquanto minimiza o uso de VRAM, tornando o processo mais eficiente em termos de recursos.

Além disso, ele possibilita uma iteração local mais rápida, fundamental para o desenvolvimento ágil de IA.

Aprenda como instalar o Unsloth no NVIDIA DGX Spark e confira abaixo os guias adicionais de ajuste fino do Unsloth para começar hoje mesmo:

• Ajuste fino de LLMs com GPUs NVIDIA RTX Série 50 e Unsloth
• Ajuste fino de LLMs com NVIDIA DGX Spark e Unsloth

Passo a passo para o ajuste fino com notebooks RTX e DGX Spark

A seguir, apresentamos um guia passo a passo para realizar o ajuste fino de IA utilizando as GPUs NVIDIA GeForce RTX e o DGX Spark, com o suporte do framework Unsloth:

1. Preparação do ambiente

Antes de iniciar o ajuste fino, é necessário garantir que o ambiente esteja configurado corretamente. Isso inclui a instalação do Unsloth no seu sistema. Para notebooks RTX, basta seguir as instruções de instalação, assegurando que as bibliotecas e dependências corretas sejam instaladas.

Já no DGX Spark, o processo é semelhante, mas pode exigir alguns ajustes adicionais para se adequar ao hardware do supercomputador.

2. Carregamento e configuração do modelo

Após a instalação, o próximo passo é carregar o modelo de IA pré-existente que será ajustado.

Os desenvolvedores podem optar por usar modelos como LLMs já treinados ou começar com algo mais específico, como os modelos Nemotron 3 Nano, que estão disponíveis na plataforma Hugging Face e podem ser ajustados facilmente utilizando o Unsloth.

Durante essa fase, é necessário configurar os parâmetros do modelo, como a quantidade de memória VRAM alocada e as técnicas de aprendizado por reforço a serem aplicadas.

3. Ajuste de parâmetros e treinamento

Com o modelo carregado e configurado, o ajuste fino começa de fato. Isso envolve alterar parâmetros específicos do modelo, como o número de camadas ou o tamanho das janelas de contexto.

O Unsloth acelera esse processo, permitindo que o treinamento seja feito de maneira mais eficiente. No DGX Spark, a possibilidade de lidar com modelos maiores e fluxos de trabalho mais complexos, como janelas de contexto estendidas, proporciona vantagens adicionais, especialmente em IA agentiva.

4. Avaliação e ajustes finais

Após o treinamento, é essencial avaliar o modelo ajustado para garantir que ele esteja atendendo às expectativas. Testes de desempenho, como a precisão e a latência, devem ser realizados para garantir que o ajuste tenha sido bem-sucedido.

Caso necessário, ajustes adicionais podem ser feitos, seja alterando os parâmetros do modelo ou otimizando o uso de VRAM.

A família Nemotron 3: otimizando a IA com modelos abertos

Um dos pontos fortes dessa nova geração de tecnologias da NVIDIA é o lançamento dos modelos Nemotron 3, uma linha de modelos abertos que promete trazer uma nova era para a IA agentiva.

Disponíveis em três variantes (Nano, Super e Ultra), os modelos Nemotron 3 são excelentes para diferentes cargas de trabalho e oferecem uma grande eficiência no ajuste fino. Os desenvolvedores podem escolher a versão que melhor se adapta ao seu fluxo de trabalho, com alta precisão e eficiência em termos de recursos.

Tais modelos foram projetados especificamente para aplicações em IA agentiva, e o fato de serem abertos torna o processo de personalização mais acessível.

Tipo de ajuste fino	Tamanho do conjunto de dados	Parâmetros do modelo	VRAM necessária	Hardware mínimo sugerido
Ajuste fino eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	100 a 1.000 pares de prompt e resposta	Menor que 12B	8 GB	GPUs NVIDIA GeForce RTX
Ajuste fino eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	100 a 1.000 pares de prompt e resposta	12B a 30B	24 GB	GPUs NVIDIA GeForce RTX 5090
Ajuste fino eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	100 a 1.000 pares de prompt e resposta	30B a 120B	80 GB	DGX Spark ou GPUs RTX PRO
Ajuste fino completo	Mais de 1.000 pares de prompt e resposta	Menor que 3B	25 GB	GPUs NVIDIA GeForce RTX 5090 ou RTX PRO
Ajuste fino completo	Mais de 1.000 pares de prompt e resposta	3B a 15B	80 GB	DGX Spark ou GPUs RTX PRO
Aprendizado por reforço com ajuste eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	1 par de prompt + processo de RL	Menor que 12B	12 GB	GPUs NVIDIA GeForce RTX 5070
Aprendizado por reforço com ajuste eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	1 par de prompt + processo de RL	12B a 30B	24 GB	GPUs NVIDIA GeForce RTX 5090
Aprendizado por reforço com ajuste eficiente em parâmetros (LoRA ou QLoRA)	1 par de prompt + processo de RL	30B a 120B	80 GB	DGX Spark ou GPUs RTX PRO
Aprendizado por reforço com ajuste fino completo	1 par de prompt + processo de RL	Menor que 3B	35 GB	DGX Spark ou GPUs RTX PRO
Aprendizado por reforço com ajuste fino completo	1 par de prompt + processo de RL	3B a 15B	96 GB	DGX Spark ou GPUs RTX PRO

Por que o DGX Spark é a solução para modelos maiores

O DGX Spark é uma solução poderosa para aqueles que lidam com modelos de IA mais complexos e grandes volumes de dados.

Com seu design compacto, mas altamente eficiente, o DGX Spark é ideal para fluxos de trabalho que exigem maior capacidade de memória e poder de processamento, como o treinamento de LLMs de grande porte.

Para modelos com janelas de contexto estendidas ou tarefas mais intensivas, o DGX Spark oferece a performance necessária para manter a eficiência e agilidade no processo de ajuste fino.

O impacto da personalização de IA em diferentes setores

Através do ajuste fino, empresas podem criar soluções personalizadas de IA para uma gama de aplicações, desde sistemas de atendimento ao cliente até assistentes pessoais inteligentes.

A possibilidade de personalizar LLMs, como chatbots e assistentes virtuais, melhora a interação com os usuários, proporcionando respostas mais precisas e adequadas às suas necessidades.

A personalização de IA também abre portas para o aprimoramento de fluxos de trabalho internos nas empresas, otimizando processos e oferecendo uma experiência mais integrada e inteligente para os colaboradores.

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Pronto para começar? O ajuste fino de IA ao seu alcance

Se você está pronto para mergulhar no mundo do ajuste fino de IA, tanto em notebooks com NVIDIA GeForce RTX quanto no DGX Spark, as ferramentas e tutoriais estão disponíveis para ajudá-lo a aproveitar ao máximo o poder das GPUs da NVIDIA.

Com o Unsloth e a família de modelos Nemotron 3, os desenvolvedores têm à disposição uma poderosa plataforma para transformar suas ideias em realidade, melhorando a performance dos seus sistemas e otimizando os processos de IA.

Fonte: NVIDIA