Ototao Unsloth MCP Server

🚀 未扩展的技术服务器

本项目是一个技术服务器，可用于模型的加载、训练、评估和预测推理等操作。通过简单的安装和配置，你可以快速搭建起自己的服务器环境，并利用其进行相关的技术实验和开发。

🚀 快速开始

本服务器的使用需要进行安装和配置，以下为你介绍详细步骤。

📦 安装指南

安装要求

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

快速安装指南

使用以下命令快速安装：

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

配置服务器

创建一个配置文件 server.json，内容如下：

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

启动服务器：

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

💻 使用示例

基础用法

加载模型

使用以下命令加载模型：

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

训练模型

训练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

评估模型

评估模型的命令如下：

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

预测推理

进行预测的示例命令：

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

⚠️ 注意事项

性能优化

• 使用量化（Quantization）技术减少内存占用。
• 调整批次大小和GPU利用率以优化性能。

日志管理

• 配置日志记录级别，推荐使用 logging.DEBUG 详细调试。
• 定期备份日志文件，防止数据丢失。

错误处理

• 确保输入数据格式正确，避免解析错误。
• 处理异常情况时，及时捕获并记录错误信息。

🛠️ 故障排除

常见问题

• GPU 不可用：检查CUDA是否安装正确，确认设备名称无误。
• 性能低下：确认批次大小和GPU内存足够，尝试减少批次大小或升级硬件。
• 模型加载失败：验证模型文件路径和格式，确保与训练时一致。

📊 性能基准

• 计算资源：推荐使用多GPU集群，提升并行处理能力。
• 存储要求：大型数据集需至少1TB可用空间。
• 网络带宽：分布式训练建议高带宽环境以减少通信延迟。

📄 许可证

本项目遵循MIT许可证，详情请参考LICENSE文件。