DagsHub facilite la gestion des pipelines de données complexes nécessaires à l'entraînement et à l'affinage des grands modèles de langage. Nous l'utilisons pour versionner les ensembles de données d'instruction, évaluer les variations de prompts et suivre les performances des modèles au fil du temps. Avoir une source unique de vérité pour les données, les expériences et les modèles a révolutionné la reproductibilité. Le flux de travail de type Git pour les données est intuitif et s'intègre parfaitement à nos outils existants.

DagsHub est idéal pour gérer les données d'entraînement des grands modèles de langage (LLM). Nous l'utilisons pour versionner des corpus de texte sélectionnés, suivre les étapes de nettoyage des données et mener des expériences sur des modèles ajustés, le tout avec une reproductibilité totale. La capacité de connecter directement les ensembles de données aux exécutions d'expériences et aux sorties de modèles nous aide à rester organisés et à itérer rapidement. C'est également utile pour collaborer entre les équipes travaillant sur la préparation des données, l'ingénierie des invites et l'évaluation.

DagsHub me donne un contrôle total sur mes données et expériences d'apprentissage automatique. Je peux versionner des ensembles de données bruts, les prétraiter, suivre les expériences et gérer les sorties de modèles, le tout en un seul endroit. Cette intégration étroite signifie moins de temps à synchroniser les outils et plus de temps à améliorer mes modèles. C'est particulièrement utile pour les données non structurées comme les images et les documents, où la traçabilité et la collaboration sont difficiles à maintenir sans la bonne configuration.