Ototao Unsloth MCP Server

🚀 未擴展的技術服務器

本項目是一個技術服務器，可用於模型的加載、訓練、評估和預測推理等操作。通過簡單的安裝和配置，你可以快速搭建起自己的服務器環境，並利用其進行相關的技術實驗和開發。

🚀 快速開始

本服務器的使用需要進行安裝和配置，以下為你介紹詳細步驟。

📦 安裝指南

安裝要求

• Python版本：3.10、3.11 或 3.12（不支持 3.13）
• CUDA版本：推薦 11.8 或更高版本
• PyTorch版本：推薦 2.0+ 版本
• Node.js 和 npm

快速安裝指南

使用以下命令快速安裝：

pip install torch transformers unsloth
npm install -g unsloth-cli

配置服務器

創建一個配置文件 server.json，內容如下：

{
  "port": 1234,
  "device": "cuda",
  "model_path": "path/to/model.json"
}

啟動服務器：

python -m unsloth.server start --port 1234 model.json

💻 使用示例

基礎用法

加載模型

使用以下命令加載模型：

unsloth load --model_name llava-7b --device cuda

訓練模型

訓練模型的示例命令如下：

unsloth train --dataset_path /path/to/dataset --output_dir ./checkpoints --batch_size 32 --learning_rate 0.001

評估模型

評估模型的命令如下：

unsloth evaluate --checkpoint_path ./checkpoints/last.pth --test_data_path /path/to/test.json

預測推理

進行預測的示例命令：

unsloth predict --model_path ./final_model.pth --input_data input.json

⚠️ 注意事項

性能優化

• 使用量化（Quantization）技術減少內存佔用。
• 調整批次大小和GPU利用率以優化性能。

日誌管理

• 配置日誌記錄級別，推薦使用 logging.DEBUG 詳細調試。
• 定期備份日誌文件，防止數據丟失。

錯誤處理

• 確保輸入數據格式正確，避免解析錯誤。
• 處理異常情況時，及時捕獲並記錄錯誤信息。

🛠️ 故障排除

常見問題

• GPU 不可用：檢查CUDA是否安裝正確，確認設備名稱無誤。
• 性能低下：確認批次大小和GPU內存足夠，嘗試減少批次大小或升級硬件。
• 模型加載失敗：驗證模型文件路徑和格式，確保與訓練時一致。

📊 性能基準

• 計算資源：推薦使用多GPU集群，提升並行處理能力。
• 存儲要求：大型數據集需至少1TB可用空間。
• 網絡帶寬：分佈式訓練建議高帶寬環境以減少通信延遲。

📄 許可證

本項目遵循MIT許可證，詳情請參考LICENSE文件。