chat gpt o AI

    GPT-2 Simple: Jest to biblioteka Pythona, która uprościła proces fine-tuningu (dostosowywania) modelu GPT-2. Znajduje się pod adresem: https://github.com/minimaxir/gpt-2-simple. Ta biblioteka pozwala na łatwe trenowanie modelu na nowych zestawach danych.

    Transformers od Hugging Face: Hugging Face jest firmą AI, która dostarcza duże, gotowe do użycia modele lingwistyczne, takie jak GPT i BERT. Ich biblioteka "Transformers" oferuje proste interfejsy do tych modeli, a także narzędzia do trenowania i dostosowywania ich do konkretnych zadań. Adres: https://github.com/huggingface/transformers

Aby uruchomić GPT-2 Simple na swoim komputerze, potrzebujesz zainstalować odpowiednie narzędzia i biblioteki, w tym Pythona oraz bibliotekę TensorFlow, która jest wykorzystywana do trenowania modeli GPT-2. Poniżej znajduje się podstawowy przewodnik, który pomoże Ci uruchomić GPT-2 Simple:

    Instalacja Pythona: Upewnij się, że masz zainstalowany Python na swoim komputerze. Możesz go pobrać z oficjalnej strony Pythona: https://www.python.org/downloads/. GPT-2 Simple wymaga Pythona w wersji 3.5-3.7.

    Instalacja TensorFlow: Po zainstalowaniu Pythona, potrzebujesz zainstalować TensorFlow. Możesz to zrobić za pomocą narzędzia pip (Python Package Installer), które jest instalowane wraz z Pythonem. Otwórz terminal lub wiersz poleceń i wpisz:

pip install tensorflow

Jeśli masz zainstalowaną kartę graficzną NVIDIA i chcesz wykorzystać ją do przyspieszenia treningu modelu, powinieneś zainstalować wersję tensorflow-gpu. Zauważ, że instalacja tensorflow-gpu jest bardziej skomplikowana, ponieważ wymaga również sterowników CUDA i cuDNN od NVIDIA.

Instalacja GPT-2 Simple: GPT-2 Simple jest dostępne jako pakiet Pythona i można go zainstalować za pomocą pip. Wpisz w terminalu:

    pip install gpt-2-simple

    Pobranie modelu GPT-2: Po zainstalowaniu gpt-2-simple, musisz pobrać model GPT-2, który chcesz wytrenować. Możesz to zrobić za pomocą funkcji gpt2.download_gpt2(), która pobierze wybrany model GPT-2 do Twojego środowiska.

    Trenowanie modelu: Aby wytrenować model, musisz przygotować plik tekstowy z danymi treningowymi i następnie użyć funkcji gpt2.finetune() z gpt-2-simple.

Pamiętaj, że trenowanie GPT-2, nawet mniejszych wersji, może być zasobożerne i długotrwałe na komputerach domowych. Jeśli masz problem z zasobami lub czasem, rozważ użycie usług w chmurze, takich jak Google Colab.

Upewnij się również, że zrozumiałeś potencjalne implikacje etyczne i prawne związane z trenowaniem i użyciem modeli AI na własnych danych.


Możesz trenować modele AI, takie jak GPT-2, w chmurze korzystając z usług takich jak Google Colab, Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML czy IBM Watson. Poniżej znajduje się prosty przewodnik, jak zacząć trenować GPT-2 w chmurze za pomocą Google Colab:

    Utwórz nowy notatnik w Google Colab: Wejdź na stronę https://colab.research.google.com/ i utwórz nowy notatnik Pythona.

    Instaluj biblioteki: Możesz zainstalować wymagane biblioteki bezpośrednio w notatniku za pomocą komendy !pip install. Na przykład:

    diff

!pip install tensorflow
!pip install gpt-2-simple

Pobierz model GPT-2: Po zainstalowaniu gpt-2-simple, możesz pobrać model GPT-2, który chcesz wytrenować, bezpośrednio w notatniku. Na przykład:

python

    import gpt_2_simple as gpt2
    gpt2.download_gpt2(model_name="124M")

    Załaduj swoje dane do Google Colab: Możesz przesłać swoje dane treningowe do Google Colab za pomocą panelu bocznego Google Colab (zakładka "Files") lub można je pobrać bezpośrednio z internetu.

    Trenuj model: Aby rozpocząć trening modelu, możesz użyć funkcji gpt2.finetune(). Pamiętaj, że trening może zająć sporo czasu, nawet na szybkich GPU dostępnych w Google Colab.

Pamiętaj, że Google Colab ma pewne ograniczenia, np. sesje są resetowane co 12 godzin, a dostęp do GPU może być czasami ograniczony. Możesz jednak zapisać swój postęp i kontynuować trening później. Google Colab Pro, płatna wersja, oferuje dłuższy czas sesji i priorytetowy dostęp do zasobów.

Pamiętaj również, że trenowanie modeli AI, takich jak GPT-2, może mieć poważne implikacje etyczne i prawne, zwłaszcza jeśli używasz prywatnych lub wrażliwych danych. Upewnij się, że zrozumiałeś te ryzyka przed rozpoczęciem treningu modelu.

Szybkość treningu modelu na usługach chmurowych w porównaniu do domowego GPU będzie zależeć od wielu czynników, takich jak moc obliczeniowa dostępnego GPU, rozmiar i złożoność modelu oraz ilość danych do przetworzenia.

Usługi chmurowe, takie jak Google Colab, Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML, oferują dostęp do wysokiej klasy GPU, takich jak NVIDIA Tesla K80, P100 czy V100, które są znacznie mocniejsze od typowych GPU domowych. Dlatego trening modelu w chmurze może być szybszy niż na domowym GPU, szczególnie jeśli Twój domowy komputer nie posiada mocnego GPU.

Jeśli chodzi o koszty, różnią się one w zależności od usługodawcy. Google Colab oferuje ograniczony dostęp do GPU za darmo, ale dla długotrwałych, intensywnych zadań, Google oferuje Colab Pro, który kosztuje około 10 dolarów miesięcznie.

Za usługi Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML, IBM Watson i podobne, koszty są naliczane na podstawie zużycia i mogą się różnić w zależności od wielkości instance, czasu zużycia i regionu. Na przykład, na Amazon SageMaker, koszt treningu modelu z wykorzystaniem instancji z GPU może wynosić od kilku do kilkudziesięciu dolarów za godzinę.

Aby założyć konto Google Colab Pro, musisz najpierw mieć konto Google, które jest używane do dostępu do usług Google, takich jak Gmail, Google Drive, Google Docs i oczywiście Google Colab.

Jeśli nie masz jeszcze konta Google, możesz je założyć, odwiedzając stronę https://accounts.google.com/SignUp. Po utworzeniu konta Google, możesz przejść do Google Colab, przechodząc na stronę https://colab.research.google.com.

Jeśli chcesz uaktualnić swoje konto do Google Colab Pro, musisz zarejestrować się do usługi i zapłacić miesięczną opłatę. Proces rejestracji do Colab Pro jest następujący:

    Odwiedź stronę Google Colab Pro: https://colab.research.google.com/signup
    Kliknij "Subscribe" (Subskrybuj) lub "Upgrade" (Ulepsz), jeśli już korzystasz z Google Colab.
    Podaj informacje o płatności i potwierdź subskrypcję.

Zauważ, że Google Colab Pro może być dostępny tylko w niektórych krajach. Jeśli mieszkasz poza obszarem obsługiwanym przez Google Colab Pro, możesz nie być w stanie skorzystać z usługi.

Pamiętaj, że Google Colab Pro jest płatną usługą i będziesz musiał podać informacje o płatności, takie jak numer karty kredytowej lub debetowej. Upewnij się, że zrozumiałeś warunki usługi i politykę prywatności Google przed zapisaniem się.

Google Colab Pro oferuje różne metody do przesyłania danych do notatnika w chmurze, a jednym z najpopularniejszych sposobów jest korzystanie z Google Drive. Możesz zuploadować swoje pliki do Google Drive, a następnie odczytać je bezpośrednio w notatniku Colab. Oto jak to zrobić:

    Prześlij dane do Google Drive: Przejdź do swojego Google Drive i przeciągnij i upuść pliki, które chcesz przesłać do Google Colab.

    Podłącz Google Drive do notatnika Google Colab: W swoim notatniku Colab, użyj następującego kodu, aby zamontować swoje Google Drive jako system plików:

    python

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Po uruchomieniu tego kodu, zostaniesz poproszony o autoryzację, której wynikiem jest kod, który należy skopiować i wkleić do notatnika Colab.

Odczytaj plik z Google Drive: Teraz możesz odczytać swoje pliki bezpośrednio z Google Drive, jakby były na lokalnym dysku. Na przykład, jeśli masz plik CSV, możesz go odczytać za pomocą pandas:

python

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/YourFile.csv")

Możesz również przesyłać pliki bezpośrednio z lokalnego systemu plików do notatnika Colab za pomocą interfejsu użytkownika Google Colab, ale te pliki będą tymczasowe i znikną, gdy sesja zostanie zresetowana.

Pamiętaj, że przesyłanie dużych ilości danych do Google Colab może zająć trochę czasu i może wymagać sporo miejsca na Google Drive, zwłaszcza jeśli używasz darmowej wersji Google Drive, która ma ograniczone miejsce.



gdzie w internecie jest podręcznik czy tutorial korzystania z Google Colab?
ChatGPT

Google Colab, znane również jako Colaboratory, jest usługą oferowaną przez Google, która umożliwia użytkownikom tworzenie i uruchamianie skryptów Pythona w przeglądarce. Jest to szczególnie przydatne dla naukowców danych i programistów pracujących nad uczeniem maszynowym.

Poniżej znajdują się kilka źródeł online, które mogą Ci pomóc nauczyć się korzystać z Google Colab:

    Dokumentacja Google Colab: To jest oficjalna dokumentacja dla Google Colab. Znajdziesz tu wiele informacji na temat podstawowych funkcji i możliwości, które oferuje Google Colab. Adres: https://research.google.com/colaboratory/faq.html

    Google Colab na GitHub: Repozytorium Google Colab na GitHub zawiera przykłady notatników, które można uruchomić w Google Colab. To jest dobre miejsce do rozpoczęcia nauki, ponieważ notatniki te są opatrzone komentarzami i można z nich nauczyć się poprzez praktykę. Adres: https://github.com/googlecolab/colabtools

    Google Colab Tutorial na Medium: Medium ma wiele artykułów tutoriali napisanych przez użytkowników Google Colab. Wiele z nich jest bardzo szczegółowych i obejmuje konkretne zastosowania Google Colab, takie jak przetwarzanie obrazów, analizę danych i uczenie maszynowe. Adres: https://medium.com/search?q=google%20colab

    Google Colab Tutorial na YouTube: YouTube ma wiele filmów instruktażowych na temat Google Colab, które mogą pomóc Ci zrozumieć, jak korzystać z tej platformy. Możesz znaleźć filmy, które są dedykowane dla początkujących, a także te, które omawiają bardziej zaawansowane tematy.

Pamiętaj, że najlepszym sposobem na naukę jest praktyka. Im więcej będziesz korzystać z Google Colab, tym lepiej zrozumiesz, jak działa i jak możesz z niego korzystać do realizacji swoich projektów.
====
Chociaż Google Colab jest relatywnie nowym narzędziem, istnieje już kilka książek, które obejmują jego korzystanie. Wiele z nich koncentruje się na konkretnych zastosowaniach, takich jak uczenie maszynowe lub analiza danych. Poniżej znajdują się przykładowe tytuły:

    "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" autorstwa Aurélien Gérona. Ta książka obejmuje wiele aspektów uczenia maszynowego, w tym korzystanie z Google Colab.

    "Python for Data Science For Dummies" autorstwa Johna Paula Mueller i Luca Massaron. Książka ta obejmuje podstawy Pythona i jego zastosowanie w nauce o danych, a także wprowadza do Google Colab.

    "Deep Learning with Python and Google Colab" autorstwa Narendra Allam. Ta książka koncentruje się na głębokim uczeniu z użyciem Pythona i Google Colab.

Zanim zdecydujesz się na zakup jakiejkolwiek książki, zawsze warto sprawdzić jej recenzje i spis treści, aby upewnić się, że zawiera materiały, które Cię interesują. Książki te są dostępne na stronach takich jak Amazon, Barnes & Noble oraz innych księgarniach internetowych.