1. איסוף נתונים:

   • עליך לאסוף נתונים רלוונטיים לאימון המודל. לדוגמה, אם אתה רוצה שהמודל יידע לענות על שאלות קוד, תצטרך לאסוף קובצי טקסט המכילים שאלות ותשובות בנושא קוד.
   • הנתונים צריכים להיות בפורמט טקסטואלי. למשל, קבצי .txt, CSV, או כל פורמט אחר שמאפשר לקרוא את הטקסט בצורה פשוטה.

2. ארגון הנתונים:

   • אם הנתונים שלך מגיעים ממקורות שונים, ארגן אותם בקובץ אחד גדול או במספר קבצים מאורגנים היטב.
   • דאג לכך שכל שורה או פסקה מכילה יחידת טקסט אחת שהמודל יוכל ללמוד ממנה. לדוגמה, אם יש לך שאלות ותשובות, דאג לכלול את השאלה והתשובה יחד כיחידה אחת.

שלב 2: הכנת סביבת האימון

1. התקנת חבילות נדרשות:

   • ודא שיש לך את PyTorch, Hugging Face Transformers, וכלים נוספים לאימון כמו Datasets. תוכל להתקין אותם כך:

pip install torch transformers datasets

שימוש ב-GPU (אופציונלי):

• אם יש לך גישה ל-GPU בVPS, האימון יהיה הרבה יותר מהיר. ודא שסביבת העבודה שלך מוגדרת לשימוש ב-GPU. תוכל לבדוק אם PyTorch מזהה את ה-GPU שלך כך:

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # True אם ה-GPU זמין