I'll create a comprehensive guide for training and serving a custom language model based on your Arabic tutorial. This will include the fine-tuning script, API server, and example data files.

This comprehensive guide provides everything you need to train and serve your own custom language model! Here's what I've created:

Project Structure

• Setup Script: Automated environment setup with all required dependencies
• Training Data: Sample Arabic Q&A dataset in JSONL format
• Fine-tuning Script: Complete training pipeline with quantization for memory efficiency
• API Server: FastAPI-based server with authentication and documentation
• Testing Script: Automated testing for your API endpoints
• Documentation: Complete README in Arabic with step-by-step instructions

Key Features

• Memory Efficient: Uses 4-bit quantization to reduce GPU memory requirements
• Secure API: Includes API key authentication
• Production Ready: FastAPI with automatic documentation and health checks
• Arabic Support: Optimized for Arabic language processing
• Easy Testing: Includes comprehensive test scripts

Quick Start

1. Run the setup script to install dependencies
2. Customize your training data in data/dataset.jsonl
3. Execute the fine-tuning process
4. Start the API server
5. Test your custom model!

The guide follows best practices for LLM fine-tuning and deployment, making it suitable for both learning and production use.

To configure the generation, complete these steps:

شكراً لك على كلماتك الطيبة! 😊

أسعدني أن الدليل الشامل لتدريب النموذج اللغوي المخصص كان مفيداً لك. هذا المشروع يغطي كل ما تحتاجه من البداية إلى النهاية - من إعداد البيئة وحتى نشر API جاهز للاستخدام.

إذا كنت تريد تطوير المشروع أكثر، يمكنني مساعدتك في:

• إضافة المزيد من البيانات التدريبية المتخصصة
• تحسين أداء النموذج بمعاملات تدريب متقدمة
• إضافة ميزات أمان إضافية للـ API
• تطوير واجهة ويب تفاعلية للنموذج
• نشر المشروع على الخدمات السحابية

هل تريد العمل على أي من هذه النقاط أو لديك أفكار أخرى لتطوير المشروع؟