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raulgdp/
gemma-2-9b-it-009

Name: gemma-2-9b-it-009
Availability: InStock

peft

safetensors

generated_from_trainer

google/gemma-2-9b-it

adapter

gemma

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gemma-2-9b-it-009

Éste modelo es un afinamiento del modelo google/gemma-2-9b-it sobre un dataset del acuerdo 009 que reglamenta los deberes y derechos de los estdiantes en la Universidad del Valle. Fueron entrenados 1700 ejemplos de Contexto-pregunta-respuesta. El modelo logra una precisión de una función de pérdida sobre el conjunto de validación de 0.3876 y una pérdida entrenamiento final de 0.5801.

Model description

Gemma es el modelo release de Gemini con resultados sorprendentes pero son modelos muy grandes y para usarlos se necesitan submódulos offload_dir.

Intended uses & limitations

El modelo fue entrenado en una proceador Intel corel de 9000 de 8th generación de 32 de memoria RAM y una RTX 4090 de 24 VRAM. La GPU funciona en una tarjeta MSI, la Z390-A PRO.

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

El modelo fue entreanado durante 7 horas a razón de un batch_size=1 y 10 épocas.

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 8
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 4
optimizer: Use paged_adamw_8bit with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.666	0.2694	100	1.6166
1.4221	0.5387	200	1.4583
1.3024	0.8081	300	1.3236
1.1221	1.0754	400	1.2181
1.0532	1.3448	500	1.0983
0.932	1.6141	600	0.9850
0.9859	1.8835	700	0.8838
0.7822	2.1508	800	0.7971
0.6687	2.4202	900	0.7172
0.6775	2.6896	1000	0.6710
0.6049	2.9589	1100	0.6171
0.5734	3.2263	1200	0.5802
0.4267	3.4956	1300	0.5537
0.5499	3.7650	1400	0.5336
0.4234	4.0323	1500	0.5121
0.4843	4.3017	1600	0.4949
0.4118	4.5710	1700	0.4809
0.3518	4.8404	1800	0.4662
0.2949	5.1077	1900	0.4510
0.3606	5.3771	2000	0.4443
0.366	5.6465	2100	0.4408
0.3728	5.9158	2200	0.4238
0.3225	6.1832	2300	0.4235
0.3028	6.4525	2400	0.4224
0.3983	6.7219	2500	0.4068
0.28	6.9912	2600	0.4063
0.2957	7.2586	2700	0.4071
0.3566	7.5279	2800	0.4010
0.3433	7.7973	2900	0.3976
0.3296	8.0646	3000	0.3958
0.2444	8.3340	3100	0.3951
0.2464	8.6034	3200	0.3913
0.267	8.8727	3300	0.3881
0.279	9.1401	3400	0.3899
0.2737	9.4094	3500	0.3898
0.234	9.6788	3600	0.3884
0.3132	9.9481	3700	0.3876

Framework versions

PEFT 0.15.2
Transformers 4.51.3
Pytorch 2.6.0+cu126
Datasets 3.5.0
Tokenizers 0.21.1

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