Cursuri de pregatire Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
Low-Rank Adaptation (LoRA) este o tehnică de ultimă oră pentru ajustarea eficientă a modelelor la scară largă prin reducerea cerințelor de calcul și de memorie ale metodelor tradiționale. Acest curs oferă îndrumări practice privind utilizarea LoRA pentru a adapta modelele pre-antrenate pentru sarcini specifice, ceea ce o face ideală pentru mediile cu resurse limitate.
Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și practicienilor din domeniul inteligenței artificiale care doresc să implementeze strategii de reglare fină pentru modele mari, fără a avea nevoie de resurse de calcul extinse.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile adaptării cu rang scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru ajustarea fină eficientă a modelelor mari.
- Să optimizeze ajustarea fină pentru mediile cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele LoRA-tuned pentru aplicații practice.
Formatul cursului
- Prelegere și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
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 adaptarea cu rang scăzut (LoRA)
- Ce este LoRA?
- Avantajele LoRA pentru ajustarea fină eficientă
- Comparație cu metodele tradiționale de reglare fină
Înțelegerea provocărilor ajustării fine
- Limitări ale ajustării fine tradiționale
- Constrângeri de calcul și de memorie
- De ce LoRA este o alternativă eficientă
Configurarea mediului
- Instalarea Python și a bibliotecilor necesare
- Configurarea transformatoarelor Hugging Face și PyTorch
- Explorarea modelelor compatibile cu LoRA
Implementarea LoRA
- Prezentare generală a metodologiei LoRA
- Adaptarea modelelor pre-antrenate cu LoRA
- Reglarea fină pentru sarcini specifice (de exemplu, clasificarea textului, rezumarea)
Optimizarea ajustării fine cu LoRA
- Reglarea hiperparametrilor pentru LoRA
- Evaluarea performanței modelului
- Minimizarea consumului de resurse
Laboratoare practice
- Reglarea fină a BERT cu LoRA pentru clasificarea textului
- Aplicarea LoRA la T5 pentru sarcini de rezumare
- Explorarea configurațiilor LoRA personalizate pentru sarcini unice
Implementarea modelelor LoRA-ajustate
- Exportul și salvarea modelelor LoRA-tuned
- Integrarea modelelor LoRA în aplicații
- Implementarea modelelor în medii de producție
Tehnici avansate în LoRA
- Combinarea LoRA cu alte metode de optimizare
- Scalarea LoRA pentru modele și seturi de date mai mari
- Explorarea aplicațiilor multimodale cu LoRA
Provocări și bune practici
- Evitarea supraadaptării cu LoRA
- Asigurarea reproductibilității în experimente
- Strategii pentru depanare și depanare
Tendințe viitoare în reglarea fină eficientă
- Inovații emergente în LoRA și metode conexe
- Aplicații ale LoRA în IA din lumea reală
- Impactul ajustării fine eficiente asupra dezvoltării inteligenței artificiale
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegerea de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea Python
- Experiență cu cadre de învățare profundă precum TensorFlow sau PyTorch
Audiență
- Dezvoltatori
- Profesioniști AI
14 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Booking
Cursuri de pregatire Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Enquiry
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin transfer de ultimă generație și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele și metodologiile avansate în învățarea prin transfer.
- Să implementeze tehnici de adaptare specifice domeniului pentru modelele pre-antrenate.
- Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în continuă evoluție.
- Să stăpânească reglarea fină multitask pentru a îmbunătăți performanța modelului în cadrul sarcinilor.
Citește mai mult...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele bine puse la punct în mod fiabil și eficient.
La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă provocările legate de implementarea în producție a modelelor bine reglate.
- Să containerizeze și să implementeze modele utilizând instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Să implementeze monitorizarea și logarea pentru modelele implementate.
- Să optimizeze modelele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor AI pentru sarcini financiare critice.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru aplicații financiare.
- Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului financiar.
- Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
- Asigurarea conformității cu reglementările financiare, cum ar fi GDPR și SOX.
- Implementarea securității datelor și a practicilor etice de IA în aplicațiile financiare.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu până la avansat care doresc să personalizeze modelele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
- Să pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
- Ajustarea fină a modelelor lingvistice mari (LLM) pentru sarcini NLP.
- Optimizarea performanței modelelor și abordarea provocărilor comune.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 oreAceastă formare live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească ajustarea modelului multimodal pentru soluții AI inovatoare.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Să pregătească și să preproceseze eficient seturile de date multimodale.
- Să ajusteze modelele multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimizarea modelelor pentru aplicații și performanțe din lumea reală.
Citește mai mult...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin ajustarea eficientă a modelelor de limbaj preinstruite.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru sarcinile NLP.
- Ajustarea fină a modelelor pre-antrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
- Optimizarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Evaluați și implementați modele ajustate în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor AI de nivel avansat, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să perfecționeze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate la industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturile de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
- Ajustarea DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
- Optimizarea și implementarea eficientă a modelelor ajustate.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreAcest training în direct de către un instruire în România (online sau presencial) este destinat inginerilor la nivel intermediar și avansat de învățare automată, dezvoltatorilor AI și științificilor ai datelor care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a personaliza eficient modele mari pentru anumite sarcini și customizări.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele LLM-uri (Large Language Models).
- Să implementeze QLoRA în personalizarea modelelor mari de limbaj pentru aplicații specifice unor domenii.
- Să optimizeze performanța personalizării pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
- Să deployeze și să evalueze modelele personalizate în aplicații din lumea reală eficient.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 oreAcest training în direct de instruire (online sau presencial) la nivel intermediar este destinat practicionerilor ML și dezvoltatorilor AI care doresc să afineze și să depună modele cu greutate deschisă precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații specifice de afaceri sau interne.
În sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
- Să pregătească seturile de date și configurațiile de afinație pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
- Să execută pipe-urile de afinație folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
- Să evalueze, să salveze și să depună modelele afinate în medii sigure.
Citește mai mult...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 oreAcest training guițit de un instrucțurator în România (online sau presencial) se adresează inginerilor avansați de învățare automată și cercetătorilor din domeniul IA care doresc să aplică RLHF pentru a finetuna modelele mari de AI pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențial în dezvoltarea modernă a IA.
- Să implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare prin recompense.
- Să finetuneze modelele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia iesirile cu preferințele umane.
- Să aplique cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI de producție.
Citește mai mult...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor de mari dimensiuni pentru reglarea fină rentabilă în scenarii reale.
La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă provocările ajustării fine a modelelor mari.
- Să aplice tehnici de formare distribuite pentru modele mari.
- Să valorifice cuantificarea și restrângerea modelului pentru eficiență.
- Să optimizeze utilizarea hardware-ului pentru sarcinile de reglare fină.
- Implementarea eficientă a modelelor ajustate fin în mediile de producție.
Citește mai mult...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 oreAceastă instruire live cu instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să valorifice puterea ingineriei prompte și a învățării cu puține fotografii pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile ingineriei prompterului și ale învățării few-shot.
- Să conceapă promptere eficiente pentru diverse sarcini NLP.
- Să valorifice tehnicile few-shot pentru a adapta LLM-urile cu date minime.
- Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 oreAcest training guițit de un instrucțurator în România (online sau presenzial) se adresează specialistilor intermediari în domeniul datelor și inginerilor AI care dorește să îmbunătățească modelele lingvistice mari mai eficient și mai la buget folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele abordărilor de îmbunătățire a parametrilor eficient.
- Să implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
- Să compare performanța și trade-off-urile costurilor ale metodelor PEFT față de îmbunătățirea completă.
- Să deployeze și să scală modelele lingvistice îmbunătățite cu cerințe reduse de calcul și stocare.
Citește mai mult...
Introduction to Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare prin transfer pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de inteligență artificială.
Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării prin transfer.
- Să exploreze modele pre-antrenate populare și aplicațiile acestora.
- Să efectueze reglarea fină a modelelor pre-antrenate pentru sarcini personalizate.
- Să aplice învățarea prin transfer pentru a rezolva probleme din lumea reală în NLP și computer vision.
Citește mai mult...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își perfecționeze abilitățile de diagnosticare și rezolvare a problemelor de reglaj fin pentru modelele de învățare automată.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să diagnosticheze probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrul datelor.
- Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
- Să optimizeze conductele de reglaj fin pentru o performanță mai bună.
- Depanarea proceselor de formare utilizând instrumente și tehnici practice.
Citește mai mult...
