Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în QLoRA și Cuantizare
- Perspectivă generală asupra cuantizării și rolul ei în optimizarea modelului
- Introducere în cadrul QLoRA și beneficiile sale
- Diferențele cheie între QLoRA și metodele tradiționale de fine-tuning
Fundamente ale Large Language Models (LLMs)
- Introducere în LLM-uri (Large Language Models) și arhitectura lor
- Sfide ale fine-tuning-ului la scară largă a modelelor mari
- Cum ajută cuantizarea la depășirea constrângerilor computaționale în fine-tuning-ul LLM-urilor
Implementarea QLoRA pentru Fine-Tuning LLM-uri
- Configurarea cadrelor și mediului QLoRA
- Pregătirea seturilor de date pentru fine-tuning-ul cu QLoRA
- Ghid paș cu paș pentru implementarea QLoRA pe LLM-uri folosind Python și PyTorch/TensorFlow
Optimizarea Performanței Fine-Tuning cu QLoRA
- Cum să echilibrați acuratețea și performanța modelului folosind cuantizare
- Tehnici pentru reducerea costurilor de calcul și utilizării memoriei în timpul fine-tuning-ului
- Strategii pentru fine-tuning cu cerințe minime de hardware
Evaluarea Modelelor Fine-Tuned
- Cum să evaluați eficacitatea modelelor fine-tuned
- Metricile comune de evaluare ale modelelor lingvistice
- Optimizarea performanței modelului după tuning și rezolvarea problemelor
Deploying and Scaling Fine-Tuned Models
- Best practices for deploying quantized LLMs into production environments
- Scaling deployment to handle real-time requests
- Tools and frameworks for model deployment and monitoring
Cazuri Practice Use Case și Studii de Caz
- Studiu de caz: Fine-tuning LLM-uri pentru asistență la clienti și sarcini NLP
- Exemple de fine-tuning al LLM-urilor în diverse industrii precum sănătatea, finanțele și e-commerce-ul
- Ieșiri dintr-un caz real ale modelelor bazate pe QLoRA
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a fundamentelor învățării machine și ale rețelelor neuronale
- Experiență cu ajustarea modelului și transferul de cunoștințe
- Cunoașterea modelelor de limbaj ample (LLMs) și a cadrelor de lucru pentru învățare profundă (de exemplu, PyTorch, TensorFlow)
Publicul vizat
- Inginerii învățării machine
- Dezvoltatorii AI
- Cercetătorii de date
14 ore
