Schița de curs

Introducere în DeepSeek LLM Fine-Tuning

  • Prezentare generală a modelelor DeepSeek, de exemplu DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3
  • Înțelegerea nevoii de reglare fină a LLM-urilor
  • Comparație între reglarea fină și ingineria promptă

Pregătirea setului de date pentru Fine-Tuning

  • Conservarea seturilor de date specifice domeniului
  • Tehnici de preprocesare și curățare a datelor
  • Tokenizarea și formatarea setului de date pentru DeepSeek LLM

Configurarea mediului Fine-Tuning

  • Configurarea accelerației GPU și TPU
  • Configurarea transformatoarelor Hugging Face cu DeepSeek LLM
  • Înțelegerea hiperparametrilor pentru reglarea fină

Fine-Tuning DeepSeek LLM

  • Implementarea ajustării fine supravegheate
  • Utilizarea LoRA (Low-Rank Adaptation) și PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • Executarea ajustării fine distribuite pentru seturi de date la scară largă

Evaluarea și optimizarea modelelor ajustate fin

  • Evaluarea performanței modelului cu ajutorul metricilor de evaluare
  • Gestionarea supraadaptării și subadaptării
  • Optimizarea vitezei de inferență și a eficienței modelului

Implementarea modelelor DeepSeek reglate fin

  • Ambalarea modelelor pentru implementarea API
  • Integrarea modelelor cu reglaj fin în aplicații
  • Extinderea implementărilor cu cloud computing și edge computing

Use Case și aplicații din lumea reală

  • LLM cu reglaj fin pentru finanțe, asistență medicală și asistență pentru clienți
  • Studii de caz ale aplicațiilor industriale
  • Considerații etice în modelele AI specifice domeniului

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Experiență cu cadre de învățare automată și învățare profundă
  • Familiaritate cu transformatoarele și modelele lingvistice mari (LLM)
  • Înțelegerea tehnicilor de preprocesare a datelor și de formare a modelelor

Audiență

  • Cercetători AI care explorează reglajul fin al LLM
  • Ingineri de învățare automată care dezvoltă modele AI personalizate
  • Dezvoltatori avansați care implementează soluții bazate pe AI
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite