Курс за обучение по Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
Адаптирането с нисък ранг (LoRA) е авангардна техника за ефективно фино настройване на широкомащабни модели чрез намаляване на изискванията за изчисления и памет на традиционните методи. Този курс предоставя практически насоки за използването на LoRA за адаптиране на предварително обучени модели за конкретни задачи, което го прави идеален за среди с ограничени ресурси.
Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и практикуващи AI, които желаят да прилагат стратегии за фина настройка за големи модели без необходимост от обширни изчислителни ресурси.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на адаптация от нисък ранг (LoRA).
- Внедрете LoRA за ефективна фина настройка на големи модели.
- Оптимизирайте фината настройка за среди с ограничени ресурси.
- Оценявайте и внедрявайте настроени според LoRA модели за практически приложения.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
План на курса
Въведение в адаптацията от нисък ранг (LoRA)
- Какво е LoRA?
- Предимства на LoRA за ефективна фина настройка
- Сравнение с традиционните методи за фина настройка
Разбиране на предизвикателствата при фината настройка
- Ограничения на традиционната фина настройка
- Изчислителни и паметови ограничения
- Защо LoRA е ефективна алтернатива
Настройка на средата
- Инсталиране на Python и необходимите библиотеки
- Настройване на Hugging Face Transformers и PyTorch
- Проучване на модели, съвместими с LoRA
Прилагане на LoRA
- Преглед на методологията на LoRA
- Адаптиране на предварително обучени модели с LoRA
- Фина настройка за конкретни задачи (напр. класифициране на текст, обобщение)
Оптимизиране на фината настройка с LoRA
- Хиперпараметрична настройка за LoRA
- Оценка на производителността на модела
- Минимизиране на потреблението на ресурси
Практични лаборатории
- Фина настройка на BERT с LoRA за класифициране на текст
- Прилагане на LoRA към T5 за задачи за обобщаване
- Проучване на персонализирани конфигурации на LoRA за уникални задачи
Внедряване на настроени според LoRA модели
- Експортиране и запазване на настроени по LoRA модели
- Интегриране на LoRA модели в приложения
- Внедряване на модели в производствени среди
Усъвършенствани техники в LoRA
- Комбиниране на LoRA с други методи за оптимизация
- Мащабиране на LoRA за по-големи модели и набори от данни
- Проучване на мултимодални приложения с LoRA
Предизвикателства и най-добри практики
- Избягване на прекомерно оборудване с LoRA
- Осигуряване на възпроизводимост в експериментите
- Стратегии за отстраняване на неизправности и отстраняване на грешки
Бъдещи тенденции в ефективната фина настройка
- Нововъзникващи иновации в LoRA и свързаните с него методи
- Приложения на LoRA в реалния AI
- Въздействие на ефективната фина настройка върху развитието на AI
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
- Познаване на Python програмиране
- Опит с рамки за дълбоко обучение като TensorFlow или PyTorch
Публика
- Разработчици
- AI практици
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Резервация
Курс за обучение по Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Запитване
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Напредна настройка и управление на подсказки в Vertex AI
14 ЧасовеVertex AI предлагава напредначи инструменти за финетизиране на големи модели и управление на подсказки, което позволява на разработчици и екипи за данни да оптимизират точността на моделите, да улеснят итеративните работни процеси и да гарантират строги оценки с вградени библиотеки и услуги.
Този курс с инструктор, воден на живо (онлайн или на място), е направен за практици на среден до напреднал нив, които искат да подобрят производителността и надеждността на приложенията за генеративно изкуствено интелект с помощта на супервизирано финетизиране, версия на подсказките и оценки на услугите в Vertex AI.
До края на този курс участниците ще бъдат способни да:
- Прилагат техники за супервизирано финетизиране към модели на Gemini в Vertex AI.
- Имплементират работни процеси за управление на подсказките, включително версия и тестване.
- Използват библиотеки за оценка, за да оценяват и оптимизират производителността на ИИ.
- Разработват и следят подобрени модели в продукционни среди.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Ръководни лаборатории с инструменти за финетизиране и подсказки в Vertex AI.
- Случаи на оптимизация на корпоративни модели.
Опции за персонализиране на курса
- За заявяване на персонализиран курс за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Напредни техники в трансферно обучение
14 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в машинното обучение на напреднало ниво, които желаят да овладеят авангардни техники за трансфер на обучение и да ги прилагат към сложни проблеми от реалния свят.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете съвременни концепции и методологии в трансферното обучение.
- Прилагане на специфични за домейн техники за адаптация за предварително обучени модели.
- Прилагайте непрекъснато обучение, за да управлявате развиващи се задачи и набори от данни.
- Овладейте многозадачната фина настройка, за да подобрите производителността на модела в различните задачи.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 ЧасовеТози курс с инструктор, провеждан жив в България (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на високо ниво по поддръжка на AI и MLOps професионалисти, които искат да реализират надеждни континуални обучаващи пиплайни и ефективни стратегии за обновяване на разпръснатите, подробно настройени модели.
До края на този курс участниците ще бъдат способни да:
- Проектират и реализират континуални обучаващи процес на разпръснатите модели.
- Спрят катастрофално забравяне чрез правилно обучение и управление на паметта.
- Автоматизират мониторинг и тригери за обновяване на базата на отклонения в модела или промени в данните.
- Интегрират стратегии за обновяване на модела в съществуващи CI/CD и MLOps пиплайни.
Развертане на точно настроени модели в производство
21 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да разположат фино настроени модели надеждно и ефективно.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете предизвикателствата на внедряването на фино настроени модели в производството.
- Контейнеризирайте и разгръщайте модели с помощта на инструменти като Docker и Kubernetes.
- Внедрете наблюдение и регистриране за внедрени модели.
- Оптимизирайте модели за латентност и мащабируемост в сценарии от реалния свят.
Домейноспецифично Добавяне на Подробности за Финанси
21 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да придобият практически умения за персонализиране на AI модели за критични финансови задачи.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на фината настройка за финансови приложения.
- Използвайте предварително обучени модели за специфични за домейна задачи във финансите.
- Прилагайте техники за откриване на измами, оценка на риска и генериране на финансови съвети.
- Осигурете съответствие с финансовите разпоредби като GDPR и SOX.
- Внедряване на сигурност на данните и етични AI практики във финансови приложения.
Fine-Tuning of Models and Large Language Models (LLMs)
14 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете принципите на фината настройка и нейните приложения.
- Подгответе набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
- Фина настройка на големи езикови модели (LLM) за NLP задачи.
- Оптимизирайте производителността на модела и адресирайте общи предизвикателства.
Fine-Tuning на мултимодални модели
28 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят фината настройка на мултимодален модел за иновативни AI решения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете архитектурата на мултимодални модели като CLIP и Flamingo.
- Подгответе и предварителна обработка на мултимодални набори от данни ефективно.
- Настройте фино мултимодалните модели за конкретни задачи.
- Оптимизирайте модели за реални приложения и производителност.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да подобрят своите НЛП проекти чрез ефективна фина настройка на предварително обучени езикови модели.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете основите на фината настройка за NLP задачи.
- Фина настройка на предварително обучени модели като GPT, BERT и T5 за специфични NLP приложения.
- Оптимизирайте хиперпараметрите за подобрена производителност на модела.
- Оценявайте и внедрявайте фино настроени модели в сценарии от реалния свят.
Настраяване на ИИ за финансовите услуги: прогнозиране на рисковете и детекция на измами
14 ЧасовеТова обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към висшия ниво от данните учени и инженери по ИИ в финансовия сектор, които желаят да настрояват модели за приложения като кредитна оценка, детекция на измама и моделация на рисковете, използвайки специфични за областта финансови данни.
По завършване на това обучение участниците ще могат да:
- Настраят ИИ модели върху финансови набори от данни за подобряване на прогнозите по измама и рисковете.
- Применяват техники като прехвърляне на обучението, LoRA и регулиране за подобряване на ефективността на моделите.
- Интегрират разглеждания за финансовата съвместимост в работния процес на ИИ моделирането.
- Разпространяват настроените модели за производствено използване в платформи за финансово обслуживание.
Настройка на ИИ за здравеопазване: медицинско диагностициране и прогнозни анализи
14 ЧасовеТова инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински разработчици на ИИ и данни учене със средно и високо ниво на квалификация, които искат да настроят модели за клинична диагностика, прогноза на болести и прогнозиране на пациентски резултати, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.
По завършването на обучението участниците ще могат да:
- Настроят ИИ модели върху медицински набори от данни, включително ЕМР, снимки и времеви редове.
- Применят прехвърляне на ученето, адаптация към домейн и компресия на модели в медицински контекст.
- Решават проблемите с поверителността, предразсъдицата и съответствието на регулаторни норми при разработката на модели.
- Разгъват и мониторират настроени модели в реални здравносervo окръжения.
Файн-Тюнин DeepSeek LLM за Късномоделни AI приложения
21 ЧасовеТози курс с инструктор, провеждан живо (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на повишен ниво в областта на изкуствен интелигент, инженери на машинно обучение и разработчици, които искат да настройват модели DeepSeek LLM за създаване на специализирани приложения на изкуствен интелигент, насочени към специфични отрасли, области или бизнес нужди.
До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:
- Разберат архитектурата и възможностите на модели DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
- Подготвят набори от данни и предварително обработват данни за настройване.
- Настроят DeepSeek LLM за приложения специфични за област.
- Опитимизират и разпространяват настройвани модели ефикасно.
Fine-Tuning Защита с изкуствен интелигент за автономни системи и наблюдение
14 ЧасовеТози обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за специалисти на висш ниво в областта на отбранителната AI и разработчици на военна технология, които искат да подправят дълбокоучещи модели за употреба в автономни превозни средства, дрони и системи за наблюдение, докато се съобразяват с строги стандарти за сигурност и надеждност.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Подправят модели на компютърно зрение и сензорно сливане за задачи на наблюдение и целеуказване.
- Приспособяват автономни AI системи към променящи се условия и мисии.
- Въвеждат надеждни механизми за проверка и резервни системи в моделите.
- Обеспечават съответствие с отбранителните специфични стандарти за съответствие, сигурност и надеждност.
Подобряване на моделите за изкуствен интелект в право: разглеждане и правна търсачка
14 ЧасовеТова училище, водено от инструктор, с живо участие в България (онлайн или на място), е насочено към средноуровневи техници по правна технология и разработчици на ИИ, които искат да подобрят езикови модели за задачи като анализ на договори, извличане на клаузи и автоматизирана правна търсачка в правни окружения.
По края на това училище участниците ще могат да:
- Подготвят и очистят правни документи за подобряване на модели за обработка на естествен език.
- Применяват стратегии за подобряване, за да улеснят прецизността на моделите при правни задачи.
- Разпространяват модели, които помагат с разглеждане, класификация и търсачка на договори.
- Гарантират спазването на правилата, аудитабилността и проследимостта на изходите от ИИ в правни контексти.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ЧасовеТова обучение с инструктор, което се провежда на живо България (онлайн или на място), е предназначено за инженерi на машинен обучение, разработчици на ИИ и ученi данни с междуен и напреднал ниво, които искат да научат как да използват QLoRA за ефективното микронастройване на големи модели за специфични задачи и персонализирани приложения.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат теорията зад QLoRA и техниките за квантовация за големи модели на езика.
- Имплементират QLoRA в микронастройването на големи модели на езика за приложения, специфични за домейна.
- Оптимизират микронастройването на производителността на ограничени компютърни ресурси с квантовация.
- Разработват и оценяват микронастройвани модели в реални приложения ефективно.
Оптимизиране на лековесни модели за разпространено изпълнение с AI
14 ЧасовеТова водено от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) се насочва към средно ниво въвеждащи ръководители по вградената AI и специалисти по разпространено изчисление, които искат да оптимизират лековесни модели с AI за изпълнение на устройства с ограничени ресурси.
По края на това обучение, участниците ще могат да:
- Избират и адаптират предварително обучени модели, подходящи за изпълнение с разпространено AI.
- Применяват квантизиране, прюниране и други техники за компресия, за да намалят размера на моделите и задълбочаването.
- Оптимизират модели чрез преучаване за по-добра производителност при конкретни задачи.
- Изпълняват оптимизираните модели на реални платформи с разпространено AI.
