В этом руководстве мы покажем, как настроить точную настройку большой языковой модели с помощью LoRA, не собирая при этом конфиденциальные текстовые данные в одном месте. Мы смоделируем несколько организаций в качестве виртуальных клиентов и покажем, как каждый клиент адаптирует общую базовую модель локально, обмениваясь только лёгкими параметрами адаптера LoRA.
Используя механизм федеративного обучения Flower вместе с настройкой параметров, мы демонстрируем практичный и масштабируемый подход для организаций, которые хотят адаптировать LLM к конфиденциальным данным, сохраняя при этом конфиденциальность и снижая затраты на связь и вычисления.
Настройка полной среды выполнения
Мы подготовили частные текстовые массивы клиентов, токенизатор, конфигурацию LoRA и логику загрузки моделей, чтобы они автоматически адаптировались к доступности CPU или GPU. Мы также создали вспомогательные утилиты, которые обеспечивают эффективную настройку параметров и безопасное управление устройствами на разных федеративных клиентах.
Логика федеративного клиента
Мы определяем логику федеративного клиента, которая имитирует независимые организации, участвующие в обучении. Мы инициализируем языковую модель, дополненную LoRA, для каждого клиента и следим за тем, чтобы локальные наборы данных оставались изолированными. Мы реализуем обучение, оценку и обмен параметрами на стороне клиента, раскрывая на сервере только веса адаптеров LoRA.
Конфигурация стратегии федеративного обучения
Мы настраиваем стратегию федеративного обучения и организуем глобальный процесс обучения. Мы указываем, сколько клиентов участвует, как агрегируются параметры и как планируются раунды обучения. Затем мы запускаем симуляцию Flower для координации связи и агрегации между всеми виртуальными клиентами.
Демонстрация вывода генерации
Мы загружаем окончательный экземпляр модели, дополненной LoRA, чтобы продемонстрировать вывод после федеративного обучения. Мы подготавливаем реалистичный запрос и запускаем генерацию текста, используя ту же архитектуру, которая использовалась во время обучения. Мы проверяем, что конвейер работает от начала до конца, производя связные, соответствующие задаче выходные данные.
Проверка артефактов обучения и выходных данных симуляции
Мы проверяем артефакты обучения и выходные данные симуляции, созданные в результате федеративного запуска. Мы изучаем возвращённый объект history, чтобы убедиться, что раунды, метрики и агрегация были выполнены успешно. Мы используем этот шаг для проверки общей целостности и воспроизводимости рабочего процесса федеративной точной настройки.
В заключение мы показали, что федеративная точная настройка LLM — это не только исследовательская концепция, но и то, что мы можем запустить от начала до конца в среде Colab уже сегодня. Мы успешно скоординировали обучение на стороне клиента с помощью LoRA, агрегацию на стороне сервера и оценку, не передавая необработанный текст или полные веса модели.
Этот рабочий процесс подчёркивает, как федеративное обучение в сочетании с современными методами PEFT позволяет адаптировать генеративные модели с сохранением конфиденциальности и обеспечивает прочную основу для расширения системы в сторону персонализации, надёжности и развёртывания в реальных условиях.
1. Какие технологии используются для создания защищённого федеративного конвейера для точной настройки больших языковых моделей?
В статье описывается использование трёх технологий: LoRA (Low-Rank Adaptation), Flower (механизм федеративного обучения) и PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning).
2. Какие преимущества даёт использование федеративного обучения для точной настройки больших языковых моделей?
Федеративное обучение позволяет организациям адаптировать большие языковые модели к конфиденциальным данным, сохраняя при этом конфиденциальность и снижая затраты на связь и вычисления.
3. Какие шаги включает в себя настройка полной среды выполнения для федеративного обучения?
Настройка полной среды выполнения включает в себя подготовку частных текстовых массивов клиентов, токенизатора, конфигурации LoRA и логики загрузки моделей, чтобы они автоматически адаптировались к доступности CPU или GPU. Также создаются вспомогательные утилиты для эффективной настройки параметров и безопасного управления устройствами на разных федеративных клиентах.
4. Как организована логика федеративного клиента в процессе обучения?
Логика федеративного клиента имитирует независимые организации, участвующие в обучении. Для каждого клиента инициализируется языковая модель, дополненная LoRA, и локальные наборы данных остаются изолированными. Обучение, оценка и обмен параметрами осуществляются на стороне клиента, а на сервере раскрываются только веса адаптеров LoRA.
5. Какие параметры настраиваются при организации глобального процесса обучения в федеративном подходе?
При организации глобального процесса обучения настраиваются следующие параметры: количество участвующих клиентов, способ агрегации параметров и планирование раундов обучения. Затем запускается симуляция Flower для координации связи и агрегации между всеми виртуальными клиентами.