Schița de curs

Introducere în QLoRA și Cuantizare

  • Prezentare generală a cuantizării și rolul său în optimizarea modelelor
  • Introducere în cadrul QLoRA și beneficiile acestuia
  • Diferențe cheie între QLoRA și metodele tradiționale de reglare fină

Fundamentele Modelelor de Limbaj Mari (LLM)

  • Introducere în LLM-uri și arhitectura lor
  • Provocări ale reglării fine a modelelor mari la scară
  • Cum ajută cuantizarea la depășirea constrângerilor computaționale în reglarea fină a LLM-urilor

Implementarea QLoRA pentru Reglarea Fină a LLM-urilor

  • Configurarea cadrului QLoRA și a mediului
  • Pregătirea seturilor de date pentru reglarea fină QLoRA
  • Ghid pas cu pas pentru implementarea QLoRA pe LLM-uri folosind Python și PyTorch/TensorFlow

Optimizarea Performanței Reglării Fine cu QLoRA

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

Evaluarea Modelelor Reglate Fin

  • Cum să evaluezi eficacitatea modelelor reglate fin
  • Metrici comune de evaluare pentru modelele de limbaj
  • Optimizarea performanței modelului după reglare și rezolvarea problemelor

Implementarea și Scalarea Modelelor Reglate Fin

  • Bune practici pentru implementarea LLM-urilor cuantizate în medii de producție
  • Scalarea implementării pentru a gestiona cereri în timp real
  • Instrumente și cadre pentru implementarea și monitorizarea modelelor

Cazuri de Utilizare și Studii de Caz din Lumea Reală

  • Studiu de caz: Reglarea fină a LLM-urilor pentru suportul clienților și sarcini NLP
  • Exemple de reglare fină a LLM-urilor în diverse industrii precum sănătate, finanțe și e-commerce
  • Lecții învățate din implementări din lumea reală a modelelor bazate pe QLoRA

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea fundamentelor învățării automate și a rețelelor neuronale
  • Experiență în reglarea fină a modelelor și învățarea prin transfer
  • Familiaritate cu modelele de limbaj mari (LLM) și cadrele de deep learning (de ex., 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