Cursuri de pregatire Fine-Tuning Modele de Limbaj Mari folosind QLoRA
QLoRA este o tehnică avansată de finetuning pentru modelele mari de limbaj (LLMs), care folosește metode de cuantizare, oferind un mod mai eficient de a finetuna aceste modele fără a incurca costuri computaționale masive. Această formare va acoperi atât fundamentele teoretice, cât și implementarea practică a finetuning-ului LLMs folosind QLoRA.
Această formare guiată de instrucțoare (online sau presencă) se adresează inginerilor de învățare automată la nivel intermediar până avansat, dezvoltatorilor AI și cercetătorilor în domeniul datelor care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a finetuna eficient modele mari pentru sarcini specifice și personalizări.
La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLMs.
- Să implementeze QLoRA în finetuning-ul modelelor mari de limbaj pentru aplicații specifice domeniului.
- Să optimizeze performanța finetuning-ului pe resurse computaționale limitate folosind cuantizare.
- Să deployeze și să evalueze modelele finetunate în aplicații din lumea reală eficient.
Format al cursului
- Lecție interactivă și discuție.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
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
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Fine-Tuning Modele de Limbaj Mari folosind QLoRA - Booking
Cursuri de pregatire Fine-Tuning Modele de Limbaj Mari folosind QLoRA - Enquiry
Fine-Tuning Modele de Limbaj Mari folosind QLoRA - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Avansat LangGraph: Optimizare, Depanare și Monitorizare a Grafurilor Complexe
35 oreAcest training live, condus de instrucțor (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansați ai platformelor AI, DevOps pentru AI și arhitecții ML care dorește să optimizeze, debugeze, supravegheze și opereze sisteme LangGraph de producție.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să dezvolte și optimizeze topologii complexe LangGraph pentru viteză, costuri și scalabilitate.
- Să inginerizeze fiabilitatea prin reîncercări, timeout-uri, idempotentitate și recuperare bazată pe checkpoint.
- Să debugeze și urmărească execuțiile grafelelor, să inspecteze starea și să reproduca sistematic problemele de producție.
- Să echipamente grafurile cu jurnale, metrice și traseuri, să le deployeze în producție și să monitorizeze SLAs și costurile.
Format al cursului
- Lecții interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Punere în aplicare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.
Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
14 oreDevstral is an open-source framework designed for building and running coding agents that can interact with codebases, developer tools, and APIs to enhance engineering productivity.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level ML engineers, developer-tooling teams, and SREs who wish to design, implement, and optimize coding agents using Devstral.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Devstral for coding agent development.
- Design agentic workflows for codebase exploration and modification.
- Integrate coding agents with developer tools and APIs.
- Implement best practices for secure and efficient agent deployment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 oreDevstral and Mistral models are open-source AI technologies designed for flexible deployment, fine-tuning, and scalable integration.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Aplicațiile LangGraph în Finanțe
35 oreLangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.
Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.
La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
- Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
- Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
- Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
- Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.
Formatul cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Fundamentele LangGraph: Stimularea și lanțuirea bazată pe grafice pentru LLM-uri
14 oreLangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.
Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
- Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
- Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
- Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.
Format al cursului
- Conferințe interactive și discuții facilitate.
- Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
- Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.
Opcțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph în sănătate: Orchesterizare a fluxurilor de lucru pentru medii regulate
35 oreLangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.
Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.
La finalul acestei instruire, participanții vor putea:
- Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
- Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
- Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.
Format al cursului
- Lecții interacutive și discuții.
- Exerciții practice cu studii de caz reale.
- Practică de implementare într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
LangGraph pentru Aplicații Legale
35 oreConstruirea de Fluxuri Dinamice cu LangGraph și Agenti LLM
14 oreLangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.
Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.
La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:
- Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
- Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
- Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
- Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul cursului
- Prelegeri interactive și discuții facilitate.
- Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
- Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
LangGraph pentru Automatizarea Marketingului
14 oreLe Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 oreLe Chat Enterprise is a private ChatOps solution that provides secure, customizable, and governed conversational AI capabilities for organizations, with support for RBAC, SSO, connectors, and enterprise app integrations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level product managers, IT leads, solution engineers, and security/compliance teams who wish to deploy, configure, and govern Le Chat Enterprise in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Le Chat Enterprise for secure deployments.
- Enable RBAC, SSO, and compliance-driven controls.
- Integrate Le Chat with enterprise applications and data stores.
- Design and implement governance and admin playbooks for ChatOps.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 oreMistral is a high-performance family of large language models optimized for cost-effective production deployment at scale.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level infrastructure engineers, cloud architects, and MLOps leads who wish to design, deploy, and optimize Mistral-based architectures for maximum throughput and minimum cost.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement scalable deployment patterns for Mistral Medium 3.
- Apply batching, quantization, and efficient serving strategies.
- Optimize inference costs while maintaining performance.
- Design production-ready serving topologies for enterprise workloads.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Productizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 oreMistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
- Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
- Design UX patterns for internal and external chat assistants.
- Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on integration exercises.
- Live-lab development of conversational assistants.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 oreMistral Medium 3 is a high-performance, multimodal large language model designed for production-grade deployment across enterprise environments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI/ML engineers, platform architects, and MLOps teams who wish to deploy, optimize, and secure Mistral Medium 3 for enterprise use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Deploy Mistral Medium 3 using API and self-hosted options.
- Optimize inference performance and costs.
- Implement multimodal use cases with Mistral Medium 3.
- Apply security and compliance best practices for enterprise environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 oreMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 oreMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.