Cursuri de pregatire Depanarea Provocărilor de Fine-Tuning
Acest curs avansat îi înzestrează pe participanți cu cunoștințele și abilitățile necesare pentru a depana provocările comune în fine-tuning-ul modelelor de învățare automată. De la abordarea dezechilibrelor de date la rezolvarea supraadaptării și asigurarea convergenței corecte a modelului, participanții vor dobândi expertiză practică pentru a gestiona problemele din scenariile reale de fine-tuning.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în diagnosticarea și rezolvarea provocărilor de fine-tuning pentru modelele de învățare automată.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Diagnostica probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrele de date.
- Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
- Să optimizeze fluxurile de fine-tuning pentru o performanță mai bună.
- Să depaneze procesele de antrenament folosind instrumente și tehnici practice.
Formatul cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică 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 aranja.
Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Provocările de Fine-Tuning
- Prezentare generală a procesului de fine-tuning
- Provocări comune în fine-tuning-ul modelelor mari
- Înțelegerea impactului calității datelor și preprocesării
Abordarea Dezechilibrelor de Date
- Identificarea și analizarea dezechilibrelor de date
- Tehnici pentru gestionarea seturilor de date dezechilibrate
- Utilizarea augmentării datelor și a datelor sintetice
Gestionarea Supraadaptării și Subadaptării
- Înțelegerea supraadaptării și subadaptării
- Tehnici de regularizare: L1, L2 și dropout
- Ajustarea complexității modelului și a duratei de antrenament
Îmbunătățirea Convergenței Modelului
- Diagnosticarea problemelor de convergență
- Alegerea ratei de învățare și a optimizatorului potrivite
- Implementarea programelor de învățare și a încălzirii
Depanarea Fluxurilor de Fine-Tuning
- Instrumente pentru monitorizarea proceselor de antrenament
- Înregistrarea și vizualizarea metricilor modelului
- Depanarea și rezolvarea erorilor de runtime
Optimizarea Eficienței Antrenamentului
- Strategii pentru dimensiunea lotului și acumularea gradientului
- Utilizarea antrenamentului cu precizie mixtă
- Antrenament distribuit pentru modele la scară largă
Studii de Caz Reale de Depanare
- Studiu de caz: Fine-tuning pentru analiza sentimentelor
- Studiu de caz: Rezolvarea problemelor de convergență în clasificarea imaginilor
- Studiu de caz: Abordarea supraadaptării în rezumarea textului
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență cu framework-uri de învățare profundă precum PyTorch sau TensorFlow
- Înțelegerea conceptelor de învățare automată, cum ar fi antrenamentul, validarea și evaluarea
- Familiaritate cu fine-tuning-ul modelelor preantrenate
Publicul țintă
- Specialiști în știința datelor
- Ingineri AI
14 Ore
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Depanarea Provocărilor de Fine-Tuning - Rezervare
Cursuri de pregatire Depanarea Provocărilor de Fine-Tuning - Solicitare
Depanarea Provocărilor de Fine-Tuning - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Tehnici Avansate în Învățarea prin Transfer
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în învățarea automată care doresc să stăpânească tehnici de ultimă oră în învățarea prin transfer și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
- Să implementeze tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
- Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
- Să stăpânească ajustarea fină multi-sarcină pentru a îmbunătăți performanța modelului pe mai multe sarcini.
Citește mai mult...
Implementarea Modelelor Fine-Tuned în Producție
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege provocările legate de implementarea modelelor fine-tuned în producție.
- Containeriza și implementa modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Implementa monitorizare și logging pentru modelele implementate.
- Optimiza modele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Reglarea Specifică Domeniului pentru Finanțe
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor de IA pentru sarcini financiare critice.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale reglării 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.
- Să asigure conformitatea cu reglementările financiare precum GDPR și SOX.
- Să implementeze practici de securitate a datelor și etică IA în aplicațiile financiare.
Citește mai mult...
Ajustarea Fină a Modelelor și a Modelelor de Limbaj de Mare Anvergură (LLMs)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
- Pregăti seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
- Ajusta modele de limbaj de mare anvergură (LLMs) pentru sarcini de NLP.
- Optimiza performanța modelului și să abordeze provocări comune.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Eficient cu Adaptare de Rang Scăzut (LoRA)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și practicienilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze strategii de fine-tuning pentru modele mari fără a fi nevoie de resurse computaționale extinse.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile Adaptării de Rang Scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru fine-tuning eficient al modelelor mari.
- Să optimizeze fine-tuning pentru medii cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele adaptate cu LoRA pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Reglarea Fină a Modelelor Multimodale
28 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească reglarea fină a modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Pregăti și preprocesa eficient seturi de date multimodale.
- Regla fin modelele multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimiza modelele pentru aplicații din lumea reală și performanță.
Citește mai mult...
Reglarea Fină pentru Prelucrarea Limbajului Natural (NLP)
21 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin reglarea fină eficientă a modelelor de limbaj preantrenate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale reglării fine pentru sarcini de NLP.
- Să regleze fin modele preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații specifice de NLP.
- Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Să evalueze și să implementeze modele reglate fin în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...
Fine-Tuning DeepSeek LLM pentru Modele AI Personalizate
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor AI avansați, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să adapteze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturi de date și să prelucreze date pentru adaptare.
- Să adapteze DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
- Să optimizeze și să implementeze modele adaptate în mod eficient.
Citește mai mult...
Fine-Tuning Modelelor de Limbaj Mari folosind QLoRA
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a regla eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLM-uri.
- Să implementeze QLoRA în reglarea fină a modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice unui domeniu.
- Să optimizeze performanța reglării fine pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
- Să implementeze și să evalueze modele reglate fin în aplicații din lumea reală în mod eficient.
Citește mai mult...
Ajustarea Fina a Modelelor LLM Open-Source (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat practicienilor ML de nivel intermediar și dezvoltatorilor AI care doresc să ajusteze și să implementeze modele cu greutăți deschise precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații de afaceri sau interne specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
- Pregăti seturi de date și configurații de ajustare fină pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
- Executa pipeline-uri de ajustare fină folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
- Evalua, salva și implementa modele ajustate în medii sigure.
Citește mai mult...
Fine-Tuning cu Învățare prin Întărire din Feedback Uman (RLHF)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele mari de IA pentru o performanță, siguranță și aliniere superioară.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea IA modernă.
- Implementa modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin întărire.
- Ajusta modele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
- Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme de IA de nivel de producție.
Citește mai mult...
Optimizarea Modelelor Mari pentru Fine-Tuning Rentabil
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor mari pentru fine-tuning rentabil în scenarii din lumea reală.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Înțelege provocările legate de fine-tuningul modelelor mari.
- Aplica tehnici de antrenament distribuit pentru modele mari.
- Folosi cuantizarea și tăierea modelelor pentru eficiență.
- Optimiza utilizarea hardware-ului pentru sarcinile de fine-tuning.
- Implementa modele ajustate eficient în medii de producție.
Citește mai mult...
Inginerie Prompt și Fine-Tuning cu Puține Exemple
14 OreAcest training condus de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să exploateze puterea ingineriei prompt și a învățării cu puține exemple pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile ingineriei prompt și ale învățării cu puține exemple.
- Să conceapă prompturi eficiente pentru diverse sarcini NLP.
- Să utilizeze tehnici cu puține exemple pentru a adapta LLM-uri cu un minim de date.
- Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.
Citește mai mult...
Tehnici de Fine-Tuning Eficient din Punct de Vedere al Parametrilor (PEFT) pentru Modele Lingvistice Mari (LLMs)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze modelele lingvistice mari într-un mod mai accesibil și mai eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient din punct de vedere al parametrilor.
- Implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
- Compare performanța și compromisurile de cost ale metodelor PEFT față de fine-tuning complet.
- Implementeze și scaleze modelele LLMs ajustate cu cerințe reduse de calcul și stocare.
Citește mai mult...
Introducere în Transferul de Învățare
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul învățării automate de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de transfer de învățare pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de AI.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile transferului de învățare.
- Exploreze modele preantrenate populare și aplicațiile lor.
- Efectueze fine-tuning al modelelor preantrenate pentru sarcini personalizate.
- Aplice transferul de învățare pentru a rezolva probleme din lumea reală în NLP și vizualizare computerizată.
Citește mai mult...
