QLoRA ile 4-bit quantization fine-tuning'de quality kaybı oluyor mu?

BitsAndBytes 4-bit NF4 quantization + double quantization en yaygın setup.

QLoRA = 4-bit base model + LoRA adapters (16-bit). Adapter'lar tam precision, sadece frozen weights quantized.

Production'da: QLoRA ile fine-tune, sonra merge_and_unload ile adapter'ı base'e merge et, sonra inference için tekrar quantize et (AWQ veya GPTQ).

RTX 4090 üzerinde QLoRA ile 70B model bile fine-tune edebilirsiniz (gradient checkpointing + sequence length 1024 ile).

8B model QLoRA: ~6GB VRAM yeterli. Colab Free (16GB) ile bile yapılabilir. Unsloth ile daha da hızlı (2x speedup).

Full FT vs QLoRA benchmark: MMLU üzerinde Llama 3 8B için fark %1-2; bazı görevlerde QLoRA bile daha iyi (regularization etkisi).

Wandb/MLflow ile training loss + eval metric track edin, overfitting'i erken yakalayın.

Trainer config: learning_rate=2e-4, lora_r=16, lora_alpha=32, target_modules=['q_proj','v_proj','k_proj','o_proj'] tipik başlangıç.

Cevap teşekkürler ama bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Banka tarafında yaptığımız PoC'de Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Hukuk teknolojisi projemizde maliyeti yarıya düşürdük.

Cevap teşekkürler ama Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Latency optimize etmek için ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Ek olarak şunu eklemek isterim: her güncellemede regression test çalıştırın.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Türkiye'deki kurumsal projelerde evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Hızlı bir Google araması yaparsanız production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Akademik araştırmamda fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Bence bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Üretim hattı veri analizinde maliyeti yarıya düşürdük.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. bu soru tam bana göreydi, ben de aynı kararı veriyordum.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, her güncellemede regression test çalıştırın.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Cevap teşekkürler ama bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. maliyeti yarıya düşürdük.

Türkçe içerik bulmak için compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Bence DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: fallback mekanizması olmazsa olmaz.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. fallback mekanizması olmazsa olmaz.

İlk denememde bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Üretim hattı veri analizinde FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Hukuk teknolojisi projemizde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Maliyet açısından düşünüldüğünde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Ek olarak şunu eklemek isterim: team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı.

Benim deneyimime göre evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

E-ticaret tarafında compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

İlk denememde Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.