-
Как настроить мультиязычную встречу в Google Meet с автопереводом
Команды становятся всё более интернациональными — участники говорят на английском, русском, французском, испанском и даже китайском. Но как провести созвон, если не все владеют одним общим языком? Удивительно, но Google Meet уже умеет помогать в таких ситуациях: автоматически распознавать речь и переводить её в субтитры.
Звучит как магия, и — спойлер — работает это действительно хорошо. Особенно если на встрече используется два языка. Когда больше — потребуется чуть больше внимания к настройке, но и это вполне реально.
Что нужно для работы
Google Meet умеет автоперевод только в платных версиях (Google Workspace Business/Enterprise). Также потребуется:
- компьютер (на мобильных устройствах есть ограничения),
- браузер Google Chrome (он самый стабильный для этой функции),
- и немного терпения на начальной настройке.
-
Эпохи и переобучение: как понять, когда модель уже научилась
При обучении моделей машинного обучения часто возникает вопрос: сколько эпох нужно? Когда модель уже «поняла» данные, а когда она начинает запоминать их слишком точно (то есть переобучаться)?
В этой статье:
- Что такое эпоха
- Как понять, что модель переобучается
- Сколько эпох нужно
- Как выбрать и настроить обучение правильно
Что такое эпоха
Эпоха — это один полный проход по всему обучающему набору данных.
Допустим, у вас есть 10 000 примеров, и вы обучаете модель с
batch_size=100
. Это значит, за одну эпоху модель увидит все примеры по 100 штук за раз — всего 100 шагов.Когда эпох несколько, модель повторно видит одни и те же данные, чтобы «отточить» предсказания.
(далее…) -
Обзор методов квантования языковых моделей: GPTQ, GGUF, QLoRA
Большие языковые модели (LLM) часто требуют десятки гигабайт видеопамяти и мощные серверы для запуска и обучения. Квантование — это способ уменьшить объём модели и ускорить её работу, с минимальной потерей качества.
В этой статье:
- Что такое квантование
- Какие есть методы: GPTQ, GGUF, QLoRA
- Чем они отличаются
- Когда и как их применять
Что такое квантование
Квантование — это перевод весов модели из 32-битного формата (
float32
) в более компактные форматы:float16
,int8
,int4
и т. д.Цель:
- уменьшить размер модели (в 2–8 раз)
- сократить использование VRAM
- ускорить инференс
Пример: модель в
(далее…)fp32
весит 13 ГБ, а вint4
— 3–4 ГБ. -
Базовая инфраструктура для запуска LLM: Triton, ONNX, TorchScript и другие
Когда модель готова, важно не только её обучить, но и запустить эффективно, особенно если она используется в проде. Большие языковые модели (LLM) требуют особого подхода к инференсу — и тут приходят на помощь оптимизированные форматы и инференс-серверы.
Что нужно для продакшен-инференса
- Высокая скорость обработки запросов
- Эффективное использование GPU
- Поддержка большого числа одновременных пользователей
- Гибкость и переносимость модели
Обычный
(далее…)pipeline()
из Hugging Face удобен, но не масштабируется. Для продакшена нужны другие инструменты. -
Метрики оценки качества моделей
Когда вы обучаете или используете модели машинного обучения и большие языковые модели (LLM), важно измерять их качество. Без метрик невозможно понять, стала ли модель лучше, хуже или осталась такой же.
В этой статье мы рассмотрим:
- Метрики для классификации
- Метрики для генерации текста
- Специальные бенчмарки для LLM
- Как и когда их применять
Классификация: accuracy, F1 и другие
Если модель должна выбрать правильный вариант ответа (например, категорию объявления), используются классические метрики:
- Accuracy — доля правильных ответов
- Precision — точность (насколько предсказанные метки действительно верные)
- Recall — полнота (насколько хорошо модель нашла все правильные ответы)
- F1-score — среднее между precision и recall
-
RAG: Ответы на основе поиска в базе знаний
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, при котором большая языковая модель (LLM) получает не только сам вопрос, но и дополнительную информацию из базы знаний. Модель не «вспоминает» ответ из своей памяти, а «читает» найденный текст и отвечает на основе него.
Зачем нужен RAG
LLM не знает ничего о ваших внутренних документах, продуктах или инструкциях. Она может галлюцинировать — выдумывать ответы.
RAG позволяет использовать актуальные и точные данные:
- Вы передаёте в модель текст, найденный по запросу
- Модель отвечает с опорой на этот текст
Как работает RAG
- Получаем вопрос от пользователя
- Кодируем его в вектор (эмбеддинг)
- Ищем похожие документы в базе (векторный поиск)
- Склеиваем найденные тексты и добавляем к вопросу
- Передаём всё это в LLM как prompt
- Модель отвечает
-
Трекинг экспериментов с MLflow и DVC
При разработке моделей важно не только обучить модель, но и уметь:
- отслеживать параметры обучения
- сохранять метрики (точность, F1 и др.)
- версионировать модели и датасеты
- воспроизводить эксперименты
Для этого используются инструменты вроде MLflow и DVC.
Зачем нужен трекинг
Допустим, вы обучили три модели с разными параметрами. Какая из них лучше? Сколько эпох было? Какой
learning_rate
? Где лежит файл модели?Без трекинга это всё теряется в коде и папках. С трекингом — у вас есть история всех запусков и чёткая структура.
(далее…) -
Обучение больших моделей с помощью QLoRA
QLoRA — это метод, который позволяет дообучать большие языковые модели (LLM) в сжатом 4-битном виде, экономя память и ресурсы. Он позволяет запускать fine-tuning даже на одной видеокарте вроде RTX 3060 или 3090.
В этой статье разберёмся:
- Что такое QLoRA
- Как она работает
- Когда и зачем её использовать
- Как на практике дообучить свою модель с помощью QLoRA
Что такое QLoRA
QLoRA (Quantized LoRA) сочетает два подхода:
- Квантование — уменьшает размер модели, переводя её веса в 4-битный формат (вместо 16 или 32 бит)
- LoRA (Low-Rank Adapters) — позволяет добавлять к модели небольшие обучаемые адаптеры, не изменяя сами веса модели
-
vLLM: Ускоренный инференс языковых моделей
vLLM — это фреймворк для высокоэффективного запуска больших языковых моделей (LLM), разработанный с нуля для максимальной скорости, параллельности и поддержки большого количества запросов одновременно.
Если вы используете LLaMA, Mistral, Falcon или другие большие модели в проде или прототипе — vLLM это то, что стоит попробовать.
Что делает vLLM особенным
vLLM оптимизирован для инференса LLM. В отличие от стандартного подхода через Hugging Face
pipeline()
, он:- поддерживает OpenAI-совместимый API
- эффективно управляет памятью (через PagedAttention)
- обрабатывает десятки и сотни запросов одновременно
- совместим с популярными моделями
-
Hugging Face Transformers: Пошаговое введение
Transformers — это библиотека от Hugging Face, которая позволяет легко использовать мощные языковые модели вроде BERT, GPT, RoBERTa и многих других. Она содержит как сами модели, так и удобные инструменты для инференса, обучения и обработки текста.
В этом материале:
- Что такое pipeline и как быстро сделать инференс
- Как загружать модели и токенизаторы вручную
- Как обучить модель под свою задачу (fine-tuning)
- Как сохранить и использовать свою модель