Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение във фината настройка на DeepSeek LLM
- Преглед на моделите DeepSeek, напр. DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3
- Разбиране на необходимостта от фина настройка на LLMs
- Сравнение между фина настройка и промпт инженеринг
Подготовка на набора от данни за фина настройка
- Куриране на набори от данни за конкретни области
- Техники за предварителна обработка и почистване на данни
- Токенизация и форматиране на набора от данни за DeepSeek LLM
Настройка на средата за фина настройка
- Конфигуриране на GPU и TPU ускорение
- Настройка на Hugging Face Transformers с DeepSeek LLM
- Разбиране на хиперпараметрите за фина настройка
Фина настройка на DeepSeek LLM
- Внедряване на контролирана фина настройка
- Използване на LoRA (Адаптация с нисък ранг) и PEFT (Параметрично-ефективна фина настройка)
- Изпълнение на разпределена фина настройка за мащабни набори от данни
Оценка и оптимизация на фино настроени модели
- Оценка на производителността на модела с метрики за оценка
- Справяне с пренастройване (overfitting) и недостатъчно настройване (underfitting)
- Оптимизиране на скоростта на извод и ефективността на модела
Внедряване на фино настроени DeepSeek модели
- Пакетиране на модели за внедряване чрез API
- Интегриране на фино настроени модели в приложения
- Мащабиране на внедряванията с използване на облачни и гранични изчисления
Реални случаи на употреба и приложения
- Фино настроени LLMs за финанси, здравеопазване и обслужване на клиенти
- Казуси от индустриални приложения
- Етични съображения при AI модели за конкретни области
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Опит с рамки за машинно обучение и дълбоко обучение
- Познаване на трансформър архитектури и големи езикови модели (LLMs)
- Разбиране на техниките за предварителна обработка на данни и обучение на модели
Аудитория
- AI изследователи, изследващи фината настройка на LLM
- Инженери по машинно обучение, разработващи персонализирани AI модели
- Напреднали разработчици, внедряващи решения, базирани на AI
21 Часа