使用场景

研究人员使用llama3-s模型来理解不同口音的语音指令。

开发者利用llama3-s进行多模态数据的训练和模型微调。

教育机构将llama3-s作为教学案例，教授学生如何训练和使用语言模型。

产品特色

使用合成声音数据生成器理解女性和澳大利亚口音。

目前只能处理单声指令数据。

通过HF Trainer和Torchtune进行训练。

提供完全微调的模型和初始化模型。

支持多GPU训练（1-8GPUs）。

提供Google Colab笔记本快速开始。

合成生成指南详细说明了合成生成的详细信息。

使用教程

克隆GitHub仓库以获取llama3-s项目代码。

按照文档组织输入/输出目录，并设置文件夹结构。

安装HF Trainer或Torchtune的依赖项，并根据需要配置环境。

使用Huggingface登录并配置训练参数。

运行训练脚本，开始模型的训练过程。

监控训练进度和性能，根据需要调整超参数。

使用Google Colab笔记本快速开始实验和原型制作。