День 50: SQL-бот з трансформерами та підсумовування текстів з KoBART

текст перекладу
Як я продовжую досліджувати передові технології штучного інтелекту, нещодавно я взявся за два захоплюючі проекти: створення SQL-бота за допомогою попередньо навченої трансформерної моделі та тренування моделі для підсумовування текстів за допомогою KoBART. Під час цих проектів я навчився орієнтуватися в складних робочих процесах штучного інтелекту, від попередньої обробки даних до розгортання моделей. Ось детальний опис того, над чим я працював.

Налаштування середовища на Runpod

Я почав із налаштування контейнеризованого середовища на Runpod. Це передбачало створення файлу requirements.txt, в якому були вказані всі необхідні бібліотеки, зокрема transformers, bitsandbytes і datasets. Ось точна конфігурація:

Після встановлення всіх вимог я налаштував доступ через SSH для безперешкодної роботи з контейнером. Це налаштування дало змогу створювати і тестувати моделі машинного навчання в ресурсоефективному середовищі.

Створення SQL-бота з використанням трансформерів

Основною задачею було створення SQL-бота, здатного генерувати SQL-запити на основі заданих визначень таблиць (DDL) та запитань користувача. Використовуючи бібліотеку transformers, я інтегрував модель beomi/Yi-Ko-6B для генерації SQL-запитів. Ось спрощена версія цього процесу:

Цей підхід дозволив автоматизувати генерування SQL-запитів для різних схем DDL і запитань. Точність та адаптивність бота вразили, що зробило його цінним інструментом для адміністраторів баз даних та аналітиків.

Тренування моделі для підсумовування текстів з KoBART

Для другого проекту я працював над підсумовуванням текстів за допомогою KoBART — корейської версії моделі BART. Навчальний набір містив довгі уривки та їхні підсумки, які я поділив на тренувальний та тестовий набори:

Я використовував прискорення за допомогою GPU для ефективного тренування моделі, контролюючи ресурси за допомогою команди nvidia-smi:

Після завершення тренування я зберіг модель і перевірив її ефективність на реальних текстах:

Отримані підсумки були лаконічними, але інформативними, що доводить ефективність моделі.

Основні висновки

1. Трансформери надзвичайно універсальні.
   Незалежно від того, чи генерують вони SQL-запити, чи підсумовують тексти, трансформерні моделі, такі як beomi/Yi-Ko-6B та KoBART, демонструють вражаючі результати. Їхня гнучкість відкриває нові можливості для застосування.
2. Ефективне середовище для тренування має велике значення.
   Використання контейнеризованих GPU на Runpod та ретельний моніторинг використання ресурсів дозволили забезпечити плавний процес тренування, заощадивши час і кошти.
3. Попередня обробка даних критична.
   Чисті, добре структуровані набори даних безпосередньо впливають на ефективність моделі підсумовування. Автоматизація цього етапу за допомогою скриптів зробила процес більш керованим.

Підсумки

Ці проекти не лише покращили мої технічні навички, але й поглибили моє розуміння потенціалу штучного інтелекту. Від автоматизації SQL до підсумовування текстів я побачив, як AI може оптимізувати традиційно ручні задачі.

Далі я планую вивчати інші трансформерні моделі та розширювати ці ідеї на більш широкі застосування, такі як системи запитань-відповідей та багатомовний аналіз текстів. Якщо вам цікаво спробувати подібні проекти, не соромтесь звертатися — я буду радий обмінятися ідеями!

💡 Є поради чи питання? Давайте обговоримо в коментарях!

Перекладено з: Day 50: SQL Bot with Transformers and Summarization with KoBART