Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în QLoRA și Cuantizare

  • Prezentare generală a cuantizării și rolul său în optimizarea modelelor
  • Introducere în framework-ul QLoRA și beneficiile sale
  • Diferențe cheie între QLoRA și metodele tradiționale de fine-tuning

Fundamentele Modelelor de Limbaj Mari (LLMs)

  • Introducere în LLMs și arhitectura lor
  • Provocări ale fine-tuning-ului modelelor mari la scară
  • Cum ajută cuantizarea la depășirea constrângerilor computaționale în fine-tuning-ul LLMs

Implementarea QLoRA pentru Fine-Tuning LLMs

  • Configurarea framework-ului QLoRA și a mediului
  • Pregătirea seturilor de date pentru fine-tuning cu QLoRA
  • Ghid pas cu pas pentru implementarea QLoRA pe LLMs folosind Python și PyTorch/TensorFlow

Optimizarea Performanței Fine-Tuning cu QLoRA

  • Cum să echilibrezi acuratețea modelului și performanța cu cuantizarea
  • Tehnici pentru reducerea costurilor de calcul și a utilizării memoriei în timpul fine-tuning-ului
  • Strategii pentru fine-tuning cu cerințe minime de hardware

Evaluarea Modelelor Ajustate

  • Cum să evaluezi eficacitatea modelelor ajustate
  • Metrici comune de evaluare pentru modelele de limbaj
  • Optimizarea performanței modelului post-tuning și depanarea problemelor

Implementarea și Scalarea Modelelor Ajustate

  • Bune practici pentru implementarea LLMs cuantizate în medii de producție
  • Scalarea implementării pentru a gestiona cererile în timp real
  • Instrumente și framework-uri pentru implementarea și monitorizarea modelelor

Cazuri de Utilizare și Studii de Caz din Lumea Reală

  • Studiu de caz: Fine-tuning LLMs pentru suport clienți și sarcini NLP
  • Exemple de fine-tuning LLMs în diverse industrii precum sănătate, finanțe și e-commerce
  • Lecții învățate din implementările din lumea reală ale modelelor bazate pe QLoRA

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • O înțelegere a fundamentelor învățării automate și a rețelelor neuronale
  • Experiență cu fine-tuning-ul modelelor și învățarea prin transfer
  • Familiaritate cu modelele de limbaj mari (LLMs) și framework-urile de deep learning (de exemplu, PyTorch, TensorFlow)

Publicul țintă

  • Ingineri de învățare automată
  • Dezvoltatori AI
  • Oameni de știință de date
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite