Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно LLM Finetuning Part3: Saving and Deployment after Finetuning LLM with Unsloth, LoRA and SFTTrainer или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
In this LLM Fine tuning project, saving, merging, pushing/deploying to hugging face hub, pulling of fine-tuned LLM from hugging face hub and evaluation are done step-by-step after fine tuning the LLM (Llama3.2) with our own QA (question-answer) type of data. Fine tuning of the model was done with Unsloth library using LoRA (Low-Rank Adaptation) technique. SFTTrainer (trl) etc. GitHub Link: https://github.com/dharsandip/fine_tu... LinkedIn: / sandip-dhar-40145546 #finetuningllm, #huggingface, #unsloth, #llamafinetuning, #llmproject, #llmtutorial, #lora, #SFTTrainer, #python, #huggingfacehub, #llmfinetuning, #llmfinetuning, #finetunellm, #finetuning, #peftfinetuning, #llm Please watch LLM Finetuning Part1: • Fine tuning DeepSeek-R1 LLM with cust... Please watch LLM Finetuning Part2: • Prepare Q&A data from scratch, Fine t...