Cursuri de pregatire Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
Fine-Tuning pentru sistemele de Generare Augmentată cu Recuperare (RAG) este procesul de optimizare al modului în care modelele lingvistice mari recuperă și generă informații relevante din surse externe pentru aplicațiile enterprize.
Acest training condus de un instrucțuator (online sau presenzial) se adresează inginerilor NLP intermediari și echipei de management al cunoașterei care doresc să fine-tuneze pipeline-urile RAG pentru a îmbunătăți performanța în cazuri de utilizare precum răspunsul la întrebări, căutarea enterprize și sumarizarea.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Comprende arhitectura și fluxul de lucru al sistemelor RAG.
- Fine-tuneaza componentele recuperator și generator pentru date specifice domeniului.
- Evaluează performanța RAG și aplica îmbunătățiri prin tehnici PEFT.
- Deployează sisteme RAG optimizate pentru utilizare internă sau de producție.
Format al cursului
- Prelegeri interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare manuală într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
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 Generarea Augmentată cu Recuperare (RAG)
- Ce este RAG și de ce este important pentru AI-ul enterprize
- Componentele unui sistem RAG: recuperator, generator, depozit documente
- Comparativă cu LLM-uri standalone și căutare vectorială
Configurarea unei Pipelines RAG
- Instalarea și configurarea framework-ului Haystack sau similare
- Ingesta și preprocesarea documentelor
- Conectarea recuperatorilor la baze de date vectoriale (de exemplu, FAISS, Pinecone)
Fine-Tuning Recuperatorul
- Trenarea recuperatorilor densi cu date specifice domeniului
- Folosirea transformerelor de propoziții și învățare contrastivă
- Evaluarea calității recuperatorului cu acuratețea top-k
Fine-Tuning Generatorul
- Selectarea modelelor bazice (de exemplu, BART, T5, FLAN-T5)
- Tunarea instrucțiunilor vs. fine-tuning supraveghere
- Mетоды LoRA și PEFT pentru actualizări eficiente
Evaluare și Optimizare
- Metrice pentru evaluarea performanței RAG (de exemplu, BLEU, EM, F1)
- Latență, calitatea recuperării și reducerea halucinațiilor
- Urmarirea experimentelor și îmbunătățiri iterative
Deployare și Integrare în Lumea Reală
- Deployarea RAG în motorii de căutare interni și chatbot-uri
- Securitate, acces la date și considerente de guvernanță
- Integrarea cu API-uri, panouri de control sau portaluri de cunoaștere
Cazuri Studiu și Beste Practici
- Cazuri de utilizare enterprize în finanțe, sănătate și juridic
- Gestionarea derapării domeniului și actualizărilor bazei de cunoaștere
- Direcțiile viitoare ale sistemelor LLM cu recuperare augmentată
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de procesare a limbajului natural (NLP)
- Experiență cu modele lingvistice bazate pe transformere
- Cunoștințe cu Python și fluxuri de lucru de bază pentru învățarea automată
Publicul vizat
- Inginerii NLP
- Echipe de management al cunoașterii
14 ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems - Booking
Cursuri de pregatire Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems - Enquiry
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreAceastă instruire live, condusă de un instructor în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și practicienilor AI care doresc să implementeze strategii de reglare fină pentru modele mari fără a avea nevoie de resurse de calcul extinse.
La sfârșitul 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 ajustate pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 oreAceastă formare live, cu instructor, în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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...
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)
14 oreThis instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
- Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
- Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
- Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
Citește mai mult...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (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 Moldova (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 Moldova (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...
