ai
LLM Fine-tuning LoRA Compliance Automation —
LLM LoRA Compliance
LLM Fine-tuning LoRA QLoRA Compliance Automation PCI-DSS SOC2 GDPR ISO27001 Policy Check Report Generation
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — ดูเพิ่มเติมเรื่อง SigNoz Observability Scaling Strategy วิธี Scale
| Method | VRAM | Training Time | Parameters | Quality |
|---|---|---|---|---|
| Full Fine-tuning | 80GB+ (A100) | วัน-สัปดาห์ | ทั้ง Model (7B+) | ดีที่สุด |
| LoRA | 16-24GB | ชั่วโมง | 0.1-1% ของ Model | ใกล้เคียง Full |
| QLoRA (4-bit) | 8-12GB | ชั่วโมง | 0.1-1% ของ Model | ดี ลด VRAM มาก |
| Prompt Tuning | 8GB | นาที-ชั่วโมง | Virtual Tokens เท่านั้น | กลาง |
| RAG (No Training) | 8GB | ไม่ต้อง Train | 0 (ใช้ Retrieval) | ดี สำหรับ Factual |
เคล็ดลับ
- QLoRA: ใช้ QLoRA 4-bit สำหรับ GPU ที่มี VRAM จำกัด ผลใกล้เคียง LoRA
- Dataset: คุณภาพ Dataset สำคัญกว่าจำนวน 500 ตัวอย่างดีๆ ดีกว่า 5000 แย่ๆ
- RAG+LoRA: ใช้ RAG ร่วมกับ LoRA ดีที่สุด RAG ให้ Factual LoRA ให้ Format
- Privacy: รัน Self-hosted Compliance Data ไม่ส่งออกนอกองค์กร
- Review: AI ช่วย Draft แต่ GRC Team ต้อง Review ทุกครั้ง
LoRA คืออะไร
Low-Rank Adaptation Fine-tuning LLM Low-rank Matrix VRAM 8-24GB Train เร็ว Adapter 10-100MB QLoRA 4-bit Parameter 0.1% ของ Model
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — แนะนำให้อ่าน CircleCI Orbs Incident Management
อ่านเพิ่ม: ESPHome DIY Sensor ทำเซ็นเซอร์ IoT เองราคาถูก · อ่านเพิ่ม: Mosquitto MQTT Broker ตั้งค่าสำหรับ IoT ที่บ้าน · อ่านเพิ่ม: Ansible Automation สำหรับมือใหม่ จัดการ Server อัตโนมัติ
แนะนำเพิ่มเติม — ระบบเทรดของ iCafeForex
เนื้อหาเกี่ยวข้อง — LlamaIndex RAG Progressive Delivery
