Treinamento de inteligência artificial com pouca memória
Soup é uma biblioteca Python que permite o ajuste fino de grandes modelos de linguagem por meio de um único arquivo YAML. Ele pode treinar modelos com 8 bilhões de parâmetros usando o método de streaming de camada em processadores gráficos de laptop com 4 GB de memória.
Atualizações
- 5 de setembro de 2026: Estrelas 4,285 → 5,332, versão mais recente v0.74.0 (4 de setembro de 2026).
- 1 de setembro de 2026: Estrelas 3,235 → 4,285, versão mais recente v0.73.3 (18 de agosto de 2026).
- 27 de agosto de 2026: Estrelas 2,222 → 3,235, versão mais recente v0.73.3 (18 de agosto de 2026).
- 18 de agosto de 2026: Estrelas 1,739 → 2,222, versão mais recente v0.73.3 (18 de agosto de 2026).
O que você ganha
- Você pode treinar modelos com 8 bilhões de parâmetros em laptops com 4 GB de memória gráfica.
- Com o método de fluxo de camadas, você não precisa lidar com instalações complexas superando restrições de hardware.
- Você pode gerenciar todo o processo de treinamento através de um único arquivo de configuração.
Instalação
pip install "soup-cli[train]"pip install "soup-cli[all]"Execução
soup init --template chat
soup trainSe você não programa
Quero treinar um modelo de inteligência artificial com 8 bilhões de parâmetros usando a biblioteca Soup no meu computador com 4 GB de memória gráfica. Ajude-me a criar um arquivo de configuração YAML que permite streaming de camadas e usa quantização de 4 bits. Prepare o conteúdo do arquivo sopa.yaml necessário para iniciar o processo de treinamento e, a seguir, explique passo a passo como iniciar o treinamento usando este arquivo.
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