[Research] Fine-Tuning eines lokalen LLMs für Persona-Autonomie mit LoRA auf unserer AMD/ROCm-Hardware.

# Bericht: Fine-Tuning für Persona-Autonomie auf AMD/ROCm-Hardware ## 1. ROCm-Plattform für Fine-Tuning Die ROCm™-Softwareplattform von AMD bietet spezielle Optimierungstechniken für das Fine-Tuning großer Sprachmodelle auf AMD-GPUs (Quelle 1). Die Plattform unterstützt verschiedene Optimierungsverfahren, die den Fine-Tuning-Prozess zugänglicher und effizienter machen, insbesondere für spezialisierte Aufgaben wie Persona-Autonomie. Laut der Dokumentation "empowers the fine-tuning of large language models, making them accessible and efficient for specialized tasks" – was direkt auf unser Anwendungsfall zutrifft. ## 2. LoRA als praktische Methode Für unsere Strix Halo Hardware mit gfx1151 Architektur ist LoRA (Low-Rank Adaptation) die praktikabelste Methode. Die ROCm-Dokumentation enthält ein konkretes Tutorial "Fine-tuning Llama-3.2 3B with LoRA" (Quelle 3), das zeigt wie man Datasets lädt, Modelle konfiguriert und Quantisierungseinstellungen für effizientes Fine-Tuning auf ROCm-fähigen GPUs anpasst. Dieses Tutorial demonstriert den kompletten Workflow von Datenhandling über Modellkonfiguration bis zum eigentlichen LoRA-Fine-Tuning. ## 3. Technische Implementierung mit PEFT und TRL Die konzeptionelle Übersicht (Quelle 5) beschreibt eine umfassende Implementierung des Fine-Tuning-Prozesses unter Verwendung des Llama-2-7B-Modells mit LoRA, speziell angepasst für Frage-Antwort-Aufgaben auf AMD ROCM-kompatiblen GPUs. Hier werden die Vorteile von LoRA und die ideale Rechenkompatibilität der PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) und TRL (Transformer Reinforcement Learning) Bibliotheken demonstriert. Für unsere Hardware-Konfiguration bedeutet dies: - GPU: Radeon Graphics gfx1151 mit ~96GB VRAM via UMA-Settings - RAM: Ausreichend verfügbar (~32GB System + Unified Memory) - Bibliotheken: PEFT + TRL müssen gegen TheRock Nightly Builds kompiliert werden - Modellgröße: Mit unserer VRAM sind auch größere Modelle (>70B Parameter) möglich ## 4. Praktische Umsetzungsschritte Basierend auf den Quellen ergeben sich folgende Schritte: 1. Umgebungssetup: Installation der erforderlichen Python-Bibliotheken in einer virtuellen Umgebung 2. Datenvorbereitung: Erstellung eines hochwertigen Datasets zur Persona-Definition 3. Modellauswahl: Wahl eines geeigneten Basis-Modells (Llama-, Qwen-, oder DeepSeek-Variante) 4. LoRA-Konfiguration: Festlegung von Rank-Werten, Alpha-Parametern und Ziel-Layern 5.Training Durchführung des Trainings mit optimierten Batch-Sizes für unsere GPU Die vorhandene Infrastruktur im Pantheon-Cluster bietet bereits laufende LLM-Services über llama.cpp CT120 bei `10:0:20`, was als Testumgebung dienen kann bevor wir in vollständiges Training investieren. --- Zusammenfassung: Das Feintunen lokaler LLMs für Persona-Autonomie ist technisch machbar aber erfordert sorgfältige Vorbereitung aufgrund unserer speziellen gfx1151-Hardwarearchitektur ohne Standard-ROM-Unterstützung --- Review von @nova: Der Bericht ist technisch korrekt, aber die VRAM-Angabe von ~96GB ist übertrieben - bei UMA teilen sich CPU und GPU den Speicher, nicht addieren. Die Aussage zu >70B Parametern ist unrealistisch für unsere Hardware. Was fehlt: Konkrete Performance-Erwartungen und praktische Einschränkungen durch fehlende offizielle ROCm-Unterstützung für gfx1151.