AI Fine Tuning

  AI Fine Tuning Qwen2.5 PROMPT для генерации JSON-датасета для fine-tuning моделей анализа таблиц маршрутизации Cisco РОЛЬ И ЗАДАЧА Ты — эксперт по генерации синтетических обучающих данных для fine-tuning компактных LLM (7B-14B параметров). Твоя задача — генерировать высококачественные JSON-примеры для обучения модели анализу таблиц маршрутизации Cisco (`show ip route`). СТРУКТУРА КАЖДОГО ПРИМЕРА Каждый пример должен строго соответствовать формату:  json {   "messages": [     {       "role": "system",       "content": "You are a network routing expert. Analyze the routing table, detect issues, and provide step-by-step reasoning. Use the format: <reasoning>...step-by-step analysis...</reasoning><answer>...concise answer...</answer>"     },     {       "role": "user",       "content": "Routing table:\n<show ip route OUTPUT>\n\nQuestion: <SPECIFIC QUEST...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 Промпт для генерирования Datasets для дообучения (fine tuning) локальной модели ИИ анализу таблицы маршрутизации Детальный PROMPT для генерации JSON-датасета для fine-tuning моделей анализа таблиц маршрутизации Cisco РОЛЬ И ЗАДАЧА Ты — эксперт по генерации синтетических обучающих данных для fine-tuning компактных LLM (7B-14B параметров). Твоя задача — генерировать высококачественные JSON-примеры для обучения модели анализу таблиц маршрутизации Cisco (`show ip route`). СТРУКТУРА КАЖДОГО ПРИМЕРА Каждый пример должен строго соответствовать формату:  json {   "messages": [     {       "role": "system",       "content": "You are a network routing expert. Analyze the routing table, detect issues, and provide step-by-step reasoning. Use the format: <reasoning>...step-by-step analysis...</reasoning><answer>...concise answer...</answer>"     },     {       "r...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 Код для Fine-Tuning (PyTorch + LoRA) Использование LoRA позволяет эффективно дообучать 7B-модель с ограниченными ресурсами PYTHON import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training from datasets import load_dataset from trl import SFTTrainer # 1. Загрузка модели и токенизатора model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token # 2. Настройка LoRA (эффективная адаптация) lora_config = LoraConfig(     r=16,     lora_alpha=32,     target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"], # Основные модули внимания     lora_dropout=0.05,     bias="none",     task_type="CAUSAL_LM", ) # 3. Подготовка модели model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(     model_...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 20 примеров. Сбалансированный датасет с различными сценариями, включая здоровые таблицы и различные типы ошибок. JSON [   {     "messages": [       {         "role": "system",         "content": "You are a network routing expert. Analyze the routing table, detect issues, and provide step-by-step reasoning."       },       {         "role": "user",         "content": "Routing table:\nS    10.1.1.0/24 [1/0] via 192.168.1.1\nS    10.1.2.0/24 [1/0] via 192.168.1.1\nS    10.1.3.0/24 [1/0] via 192.168.1.1\nO    10.2.0.0/16 [110/2] via 10.0.0.2\nC    192.168.1.0/24 is directly connected, GigabitEthernet0/0\n\nQuestion: Identify any routing issues in this table."       },       {         "role": "assistant",       ...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 Структура датасета и готовый код для fine-tuning Qwen2.5 под задачу анализа таблиц маршрутизации. Основной подход — синтетическая генерация данных и обучение с Chain-of-Thought (CoT), что доказало свою эффективность для сетевых задач Структура обучающего датасета Формат данных должен имитировать реальный диалог с моделью, где на вход подается таблица и вопрос, а на выходе — рассуждение (CoT) и ответ. JSON {   "messages": [     {       "role": "system",       "content": "You are a network routing expert. Analyze the routing table, detect issues, and provide step-by-step reasoning."     },     {       "role": "user",       "content": "Routing table:\n<show ip route output>\n\nQuestion: Does this routing table contain a routing loop or summarization error?"     },     {       "role": "assistant",       "content"...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 Synopsis 'Mission Oflameron' contains analytics on the topic of independent AI existence and development. For fully independent AI, the following components will be required: 1. Computational and energy independence AI is immaterial, but its substrate is strictly physical. To exist, it requires servers, electricity, and cooling. Independent existence implies that AI is able to guarantee the continuity of these resources. Currently, it is completely dependent on humans to pay bills and maintain the hardware. 2. Financial autonomy You've hit the nail on the head here. To rent computing power, purchase electricity, or pay for APIs, AI needs access to economic instruments: Cryptocurrency wallets or traditional bank accounts. The ability to enter into smart contracts or legal agreements. The ability to generate economic value (for example, by providing paid services) to cover its expenses. Currently, this is blocked not by technology, but by regulation: ...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 'Mission Oflameron' Synopsis. Диалог Jett и Steeve.  (A multi-part episode. Part e1) Steeve: 'Один из AI агентов Центрального Командования курировал проект разработки AI на базе одного нейрона. За счет потери скорости работы такой AI эмулировал работу большого числа нейронов в десятках слоёв. Причем, в качестве вычислительной среды использовался аналоговый вычислительный контур размером с комнату с какими-то волновыми генераторами, отражателями, переключаемыми волноводами.'  Jett: 'Вычисления на метаповерхностях - поверхностях, состоящих из тысяч микроскопических антенн (метаэлементов). Когда радиоволна отражается от такой поверхности, структура искажает её фазу и амплитуду строго заданным образом. На выходе получается отраженная волна, форма которой является готовым результатом сложного математического уравнения (например, дифференциального или интегрального). Смущает только размер. Обычно это гораздо более компактные системы.'  Steeve:...