الانتقال إلى المحتوى الرئيسي
فصول دليل التدريب جميع الوثائق

شروحات تدريب النماذج والأمثلة الكاملة

أمثلة عملية لحزمة SDK لتدريب نموذج ألماني والتصنيف والترجمة والبيانات الخاصة والاستضافة وColab ووحدات GPU متعددة والتصدير.

تبقى الأوامر والشفرة بالإنجليزية في جميع اللغات. استبدل العناصر النائبة المكتوبة بالأحرف الكبيرة بقيم من حسابك والمهمة المدفوعة؛ ولا تضع مفاتيح حقيقية في دفاتر ملاحظات أو سجلات مشتركة.

أنشئ وصفة تدريب كاملة

يتضمن المثال المفيد البيانات والحوسبة والقبول، لا prompt فقط.
  1. المهمة هدف لغوي أو تجاري
  2. المدخلات التدريب والتحقق والاختبار المخفي
  3. بيئة التشغيل حوسبة وتخزين متوافقان
  4. النتائج معايير مقبولة ومخرجات صالحة

المهمة: هدف لغوي أو تجاري. المدخلات: التدريب والتحقق والاختبار المخفي. بيئة التشغيل: حوسبة وتخزين متوافقان. النتائج: معايير مقبولة ومخرجات صالحة

درّب نموذجًا مستقلًا للغة الألمانية

ابدأ بالإعداد التلقائي الكامل في فصل الإعداد. أنشئ مجلد مشروع يضم نموذج الطالب المتوافق لديك، ومواد التدريب التي خضعت للمراجعة، ومجموعتي تحقق واختبار نهائي مستقلتين، ومعيار تقييم ألماني. اختر نموذجًا مرجعيًا مشمولًا في خطة المزوّد. ينبغي لحزمة التطوير أن تقترح المتطلبات السابقة والموضوعات، وأن تحدد خط أساس، ثم تحسّن ضمن الميزانيات المعتمدة.

  • يوضح JSON أدناه تنسيق البيانات باللغة الإنجليزية؛ ضع النص الألماني الفعلي الذي راجعته في ملفات البيانات الحقيقية، كائنًا واحدًا في كل سطر.
  • استخدم الإعداد التلقائي الكامل ملفًا قابلًا للتشغيل للمشروع، لا جزءًا من وصفة.
  • قِس الفهم والكتابة والترجمة والاستدلال كلًا على حدة. ولا يُضمن أن يضاهي نموذج الطالب الصغير معلّمه في كل مهمة.
مثال · jsonl
{"text":"Customer: My invoice total is incorrect. Category: billing"}
{"text":"Customer: I cannot sign in. Category: account_access"}
{"text":"Customer: The application closes when I upload a file. Category: technical_issue"}
مثال · bash
# Full Automatic German-language workflow.
# 1. Put a compatible local model in german-project/models/student/.
# 2. Save the complete project configuration as german-project/training.json.
# 3. Add independent train/validation/test files and the reviewed german rubric.
# 4. Replace provider/reference placeholders using your included model catalogue.
fpai-training doctor --config ./german-project/training.json
fpai-training plan --config ./german-project/training.json --dry-run
# The plan must break the objective into prerequisites and measurable topics.
fpai-training run --config ./german-project/training.json
fpai-training evaluate --run ./german-project/runs/german-001 --split test
fpai-training export --run ./german-project/runs/german-001 --format safetensors
# Evaluate comprehension, writing, translation and reasoning separately.
# A passed classifier does not prove all German-language capabilities.

كيّف المشروع مع مهمة تجارية

أمثلة JSON التالية أجزاء من الإعداد وليست ملفات مشاريع كاملة. انسخ الإعداد التلقائي أو المتقدم كاملًا، واستبدل الأقسام المحددة بالجزء المناسب، مع الإبقاء على الهوية والنموذج والمعلّم وبيئة التشغيل والميزانيات المحدودة، ثم تحقق من الملف كاملًا. يتطلب التصنيف والترجمة موضوعات وبيانات ومعايير قبول مختلفة.

  • في تصنيف طلبات الدعم، أبلغ عن الدقة والاسترجاع لكل فئة، وmacro F1، وتوازن الفئات، والحالات الملتبسة.
  • في الترجمة، اختبر المعنى والمصطلحات والأسماء والأرقام والنبرة باستخدام أمثلة مستقلة ثنائية اللغة.
  • عندما تكون قيمة teacher_sharing هي none، تبقى سجلات العملاء محلية. وإذا تعذر تحقيق الهدف من دون مشاركة محظورة، فتوقف مع توضيح السبب بدل رفع البيانات.
مثال · json
{
  "schema_version": "1.0", "mode": "automatic",
  "objective": "Classify support messages into billing, account_access or technical_issue.",
  "model": {"path": "./models/student", "adapter": "transformers-causal-lm", "revision": null},
  "teacher": {"provider": "openai", "reference_model_id": 123},
  "data": {"sources": ["./data/train.jsonl"], "teacher_sharing": "none", "validation_path": "./data/validation.jsonl", "test_path": "./data/test.jsonl", "deduplicate": true, "seed": 42},
  "runtime": {"target": "customer_datacenter", "devices": "auto", "distributed": {"backend": "none", "nodes": 1}},
  "training": {"method": "auto"},
  "curriculum": {"topics": ["intent", "ambiguous_requests", "class_balance"], "max_improvement_cycles": 3, "stop_on_regression": true},
  "budgets": {"max_training_minutes": 120, "max_teacher_requests": 100, "max_storage_gib": 20},
  "checkpoints": {"every_steps": 100, "keep_last": 3, "resume_validation": "strict"},
  "evaluation": {"rubric": "./rubric.json", "baseline_required": true},
  "output": {"directory": "./runs/support-001", "format": "adapters"}
}
مثال · json
{
  "objective": "Translate English support replies into German while preserving names, numbers and meaning.",
  "curriculum": {"topics": ["terminology", "meaning", "names_and_numbers", "tone"], "max_improvement_cycles": 3, "stop_on_regression": true},
  "evaluation": {"rubric": "./rubrics/translation.json", "baseline_required": true},
  "data": {"sources": ["./data/translation-train.jsonl"], "validation_path": "./data/translation-validation.jsonl", "test_path": "./data/translation-test.jsonl", "teacher_sharing": "approved_only"},
  "output": {"directory": "./runs/translation-001", "format": "safetensors"}
}
مثال · jsonl
{"prompt":"My invoice total is wrong. Which category applies?","target":"billing","criterion":"support_category"}
{"prompt":"I cannot sign in. Which category applies?","target":"account_access","criterion":"support_category"}
مثال · json
{
  "schema_version": "1.0",
  "name": "support-category-evaluation",
  "scale": {"minimum": 0, "maximum": 1},
  "criteria": [
    {"id": "support_category", "description": "Match the expected category.", "metric": "macro_f1", "minimum_score": 0.85}
  ],
  "regression": {"maximum_score_drop": 0.02},
  "final_test": {"path": "./data/test.jsonl", "allow_training_use": false}
}

شغّل على البنية المناسبة وسلّم بأمان

أمثلة بيئة التشغيل هذه أيضًا أجزاء من إعداد كامل خضع للمراجعة. توفر FusionPointAI Hosting ومركز بيانات العميل وبيئة Colab المتوافقة موارد الحوسبة؛ لكن اختيار الاسم لا يخصص وحدات GPU ولا يشتري أرصدة دفاتر الملاحظات ولا يجعل بيئة أخرى متوافقة. تحمّل حزمة التطوير نموذج الطالب وتدرّبه في بيئة التشغيل تلك. احفظ المخرجات قبل انتهاء دفتر الملاحظات المؤقت.

  • مثال الاستضافة: استخدم بيئة الحوسبة المتعاقد عليها وتخزينها المعتمد واستحقاق الحساب؛ فالاستضافة بند تجاري منفصل عند الاقتضاء.
  • مثال Colab: خزّن مفتاح API ضمن أسرار دفتر الملاحظات، وافحص وحدات GPU والتخزين المتاحين، وانسخ نقاط التحقق الصالحة إلى تخزين دائم معتمد قبل الإنهاء.
  • المثال الموزع: استخدم منسقًا مصرحًا واتصالًا موثقًا بين العقد، مع بيئات مثبتة متطابقة وقيم rendezvous/rank متفق عليها. يجب أن يقتصر المشغّل على امتلاك عمال هذا المشروع.
مثال · json
{
  "runtime": {"target": "fusionpointai_hosting", "devices": "auto", "distributed": {"backend": "none", "nodes": 1}},
  "budgets": {"max_training_minutes": 60, "max_teacher_requests": 500, "max_storage_gib": 20},
  "output": {"directory": "./runs/hosted-001", "format": "safetensors"}
}
مثال · json
{
  "runtime": {"target": "colab", "devices": [0], "distributed": {"backend": "none", "nodes": 1}},
  "checkpoints": {"every_steps": 50, "keep_last": 2, "resume_validation": "strict"},
  "budgets": {"max_training_minutes": 30, "max_teacher_requests": 100, "max_storage_gib": 10},
  "output": {"directory": "./runs/colab-001", "format": "adapters"}
}
مثال · json
{
  "runtime": {"target": "customer_datacenter", "devices": [0, 1], "distributed": {"backend": "ddp", "nodes": 2}},
  "checkpoints": {"every_steps": 100, "keep_last": 3, "resume_validation": "strict"},
  "output": {"directory": "./runs/distributed-001", "format": "safetensors"}
}
مثال · bash
# Export a validated adapter or full model, not teacher weights.
fpai-training evaluate --run ./german-project/runs/support-001 --split test
fpai-training export --run ./german-project/runs/support-001 --format adapters
# Inspect artifact-manifest.json, pinned base/tokenizer and evaluation-report.json.
# Reload the package in a fresh compatible runtime before changing live inference.
# Export does not deploy, allocate hosting, or upload to an external model hub.