Для дообучения текстовой модели на своей машине без мощной видеокарты вы можете использовать следующие инструменты и ресурсы:

1. Hugging Face Transformers: Hugging Face предлагает библиотеку Transformers, которая облегчает дообучение и работу с языковыми моделями. Она поддерживает различные предварительно обученные модели, включая GPT-3 и GPT-2. Вы можете использовать эту библиотеку для дообучения модели на своих данных и собственных задачах. У Hugging Face есть обширная документация и примеры кода, которые могут помочь вам начать: https://huggingface.co/transformers/

2. Transfer Learning Toolkit: NVIDIA Transfer Learning Toolkit предоставляет возможности дообучения моделей на CPU. Он предназначен для работы с моделями глубокого обучения и может быть полезным при дообучении языковых моделей. Ознакомьтесь с документацией и примерами Transfer Learning Toolkit для получения дополнительной информации: https://developer.nvidia.com/tlt-getting-started

3. Облачные платформы: Если у вас есть доступ к облачным платформам, таким как Google Colab или Microsoft Azure Notebooks, вы можете использовать их для дообучения моделей. Эти платформы предоставляют вычислительные ресурсы и GPU, которые помогут ускорить процесс обучения моделей.

4. Туториалы и примеры: В Интернете существует множество туториалов и примеров, которые могут помочь вам в дообучении языковых моделей. Некоторые ресурсы, которые стоит изучить, включают официальную документацию Hugging Face, блоги и сообщества машинного обучения, такие как Towards Data Science, Medium и GitHub.

Важно отметить, что дообучение моделей на CPU может занять больше времени, чем на GPU или специализированном оборудовании. Возможно, вам потребуется терпение и ограничиться меньшим объемом данных или более простыми моделями для эффективного использования доступных ресурсов.

Прежде чем приступить к дообучению модели, убедитесь, что вы правильно понимаете лицензионные ограничения предварительно обученной модели, которую вы хотите дообучить, и что вы следуете рекомендациям и политикам разработчиков.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence