Курс за обучение по Техники за параметър-ефективно дообучение (PEFT) на големи езикови модели
Параметър-ефективното дообучение (PEFT) представлява набор от техники, които позволяват ефективно адаптиране на големи езикови модели (LLM), като се модифицира само малък поднабор от параметрите им.
Това ръководено от инструктор живо обучение (онлайн или на място) е насочено към данни учени и инженерите на AI със средно ниво на подготовка, които желаят да дообучават големи езикови модели по-достъпно и ефективно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.
След приключване на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат теорията зад подходите за параметър-ефективно дообучение.
- Реализират LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning, използвайки Hugging Face PEFT.
- Сравнят компромисите между производителността и разходите на PEFT методите спрямо пълното дообучение.
- Разгръщат и мащабирате дообучените големи езикови модели с намалени изчислителни и съхранителни изисквания.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Ръчна реализация в среда за живо лабораторна работа.
Възможности за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в параметър-ефективното дообучение (PEFT)
- Мотивация и ограничения на пълното дообучение
- Обзор на PEFT: цели и предимства
- Приложения и случаи на използване в индустрията
LoRA (Нискоранга адаптация)
- Концепция и интуиция зад LoRA
- Реализиране на LoRA, използвайки Hugging Face и PyTorch
- Практическа част: Дообучаване на модел с LoRA
Adapter Tuning
- Как работят модулите за адаптер
- Интеграция с модели, базирани на трансформери
- Практическа част: Прилагане на Adapter Tuning върху трансформерен модел
Prefix Tuning
- Използване на меки подказки за дообучение
- Силни и слаби страни в сравнение с LoRA и адаптери
- Практическа част: Prefix Tuning върху задача с голям езиков модел
Оценяване и сравняване на PEFT методи
- Метрики за оценяване на производителност и ефективност
- Компромиси в скоростта на обучение, използването на паметта и точността
- Експерименти с бенчмарки и интерпретация на резултатите
Разгръщане на дообучените модели
- Запазване и зареждане на дообучените модели
- Разглеждания при разгръщането на модели, базирани на PEFT
- Интегриране в приложения и пайплайни
Най-добри практики и разширения
- Комбиниране на PEFT с квантизация и дистилация
- Използване в среди с ниски ресурси и многоезични среди
- Бъдещи направления и активни изследователски области
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основите на машинното обучение
- Опит в работата с големи езикови модели (LLM)
- Запознаване с Python и PyTorch
Публика
- Данни учени
- Инженери на AI
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Техники за параметър-ефективно дообучение (PEFT) на големи езикови модели - Резервация
Курс за обучение по Техники за параметър-ефективно дообучение (PEFT) на големи езикови модели - Запитване
Техники за параметър-ефективно дообучение (PEFT) на големи езикови модели - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced LangGraph: Оптимизация, отстраняване на грешки и мониторинг на сложни графи
35 ЧасаLangGraph е рамка за създаване на състояние, многоагентни приложения с LLM като съставни графи с трайно състояние и контрол върху изпълнението.
Това е онлайн или офлайн обучение, ръководено от инструктор, предназначено за специалисти по платформи за изкуствен интелигент, DevOps за AI и ML архитекти, които искат да оптимизират, отстраняват грешки, мониторират и управляват продукционни системи LangGraph.
Към края на обучението участниците ще могат да:
- Проектират и оптимизират сложни топологии на LangGraph за скорост, цена и масштабируемост.
- Инженерират надеждност с повторителни опити, изтичания на време, идемпотентност и възстановяване на контролни точки.
- Отстраняват грешки и следат изпълнението на графи, проверяват състоянието и систематично възпроизвеждат проблеми в продукцията.
- Инструментално осигуряват графи с логове, метрики и траси, развертат в продукция и мониторират SLAs и разходи.
Формат на Курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Много упражнения и практика.
- Практическо приложение в среда на живо лабораторно обучение.
Опции за Персонализация на Курса
- За да поставите запрос за персонализиран курс, свържете се с нас, за да уредите.
Създаване на кодиращи агенти с Devstral: От проектиране на агенти до инструментализация
14 ЧасаDevstral е отворен код рамка, предназначена за създаване и изпълнение на кодиращи агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да подобрят инженеринга продуктивност.
Този инструкторски воден жив обучение (онлайн или на място) е направен за средно ниво до напреднали ML инженери, екипи за инструменти за разработчици и SREs, които искат да проектират, имплементират и оптимизират кодиращи агенти с помощта на Devstral.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настроят и конфигурират Devstral за разработка на кодиращи агенти.
- Проектират агентични процеси за изследване и модифициране на кодова база.
- Интегрират кодиращи агенти с инструменти за разработчици и API.
- Имплементират най-добрите практики за сигурно и ефективно разпространение на агенти.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Много упражнения и практика.
- Практическо имплементиране в жива лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Open-Source Model Ops: Самостоятелно хостване, настройка и управление с Devstral & Mistral модели
14 ЧасаМоделите Devstral и Mistral са отворени AI технологии, проектирани за гъвкаво развертане, подробно настройване и масштабируемо интегриране.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за ML инженерi с интермедиален до напреднал нив, платформени екипи и инженерi изследователи, които искат да самостотелно хостват, подробно настройват и управляват моделите Devstral и Mistral в продукционни среди.
Крайно, участниците ще могат да:
- Настроят и конфигурират самостотелни среди за моделите Devstral и Mistral.
- Прилагат техники за подробно настройване за домейн-специфични изпълнения.
- Имплементират версията, мониторинг и управление на животния цикъл.
- Осигуряват сигурност, съответствие на стандартите и отговорно използване на отворените модели.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Практическо упражнение в самостотелно хостване и подробно настройване.
- Живо лабораторно изпълнение на пиплайни за управление и мониторинг.
Опции за персонализиране на курса
- За нарачване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
Приложения на LangGraph в финансовете
35 ЧасаLangGraph е рамка за създаване на приложения с многоактьорни LLM с състояние, представени като съставни графове с постоянно състояние и контрол над изпълнението.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти със среден и висок ниво на подготовка, които желаят да проектират, имплементират и управляват решения за финанси, базирани на LangGraph, с правилно управление, наблюдаване и съответствие на изискванията.
Към края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:
- Проектират финансово специфични потокове на LangGraph, съобразени с регулаторните и аудиторските изисквания.
- Интегрират стандарти и онтологии на финансови данни в състоянието на графа и инструментите.
- Имплементират контролни мерки за надежност, безопасност и участие на човек в критични процеси.
- Разработват, наблюдават и оптимизират системи на LangGraph за производителност, разходи и SLA.
Формат на Курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическо имплементиране в обстановка на жива лаборатория.
Опции за Персонализиране на Курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.
Основи на LangGraph: Графово насочено конструиране и свързване на заявки към големи езикови модели
14 ЧасаLangGraph е рамка за изграждане на приложения с големи езикови модели (LLM), структурирани като графи, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и управляемо изпълнение.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици, инженери за заявки (prompt engineers) и специалисти по данни на ниво начинаещи, които искат да проектират и изградят надеждни, многоетапни работни процеси с големи езикови модели, използвайки LangGraph.
След приключване на обучението участниците ще могат:
- Да обясняват основните концепции на LangGraph (възли, граници, състояние) и кога е целесъобразно да ги използват.
- Да изграждат вериги от заявки, които се разклоняват, извикват инструменти и запазват памет.
- Да интегрират retrieval (доставка на контекст) и външни API интерфейси в работни процеси на графи.
- Да тестват, дебъгват и оценяват приложения на LangGraph за надеждност и безопасност.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и водено обсъждане.
- Водени лабораторни упражнения и разглеждане на код в тестова среда.
- Упражнения, базирани на сценарии, за проектиране, тестване и оценка.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.
LangGraph в Здравеопазването: Организация на Процеси за Регулирани Средства
35 ЧасаLangGraph позволява на многоакторни работни процеси с поддържане на състояние, подпомогнати от LLMs, с точно управление на пътищата на изпълнение и съхранение на състоянието. В здравеопазването тези възможности са критични за съответствие с изискванията, интероперабилност и изграждане на системи за подпомагане на решенията, които съответстват на медицинските работни процеси.
Това е онлайн или на място обучение, ръководено от инструктор, насочено към професионалисти с ниво на знания от средно до напреднало, които искат да проектират, имплементират и управляват решения за здравеопазването на основата на LangGraph, докато се справят с регулаторни, етични и операционни предизвикателства.
До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:
- Проектират специфични за здравеопазването работни процеси на LangGraph, с внимание към съответствие с изискванията и възможност за аудит.
- Интегрират приложения на LangGraph с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Прилагат най-добрите практики за надежност, следимост и обяснимост в чувствителни среди.
- Разработват, мониторират и валидират приложения на LangGraph в производни среди на здравеопазването.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практическо упражнение с реальни случаи.
- Имплементация в живо лабораторно обучение.
Опции за персонализиране на курса
- За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.
LangGraph за правни приложения
35 ЧасаLangGraph е рамка за създаване на многоучастни LLM приложения, които функционират като композиционни графи с постоянно състояние и точен контрол върху изпълнението.
Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или пред присъствие) е насочено към професионалисти с промеждутък среден до напреднал ниво, които искат да проектират, реализират и управляват правни решения на базата на LangGraph, като осигуряват необходимите контроли за съответствие, проследимост и управление.
По края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират правни потоци от дейности с използване на LangGraph, които запазват аудитабилността и съответствието.
- Интегрират правни онтологии и стандарти за документи в графовото състояние и обработка.
- Реализират контроли, одобрения от човек в цикла на вземане на решения, и проследими пътеки за вземане на решения.
- Разграждат, мониторират и поддържат услуги със LangGraph в продажба, като осигуряват наблюдаемост и контроли за разходите.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Ръчно изпълнение в среда с реален лабораторен модел.
Опции за персонализация на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да организирате.
Изграждане на динамични работни потоци с LangGraph и LLM агенти
14 ЧасаLangGraph е рамка за композиране на работни потоци на LLM със структура на граф, която поддържа клонене, използване на инструменти, памет и контролирано изпълнение.
Това обучаване, провеждано от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери и продуктови екипи сIntermediate ниво на опит, които искат да комбинират логиката на графа на LangGraph с вериги на LLM агенти, за да изградят динамични, контекстно-осъзнати приложения, като агенти за клиентска подкрепа, дървета за вземане на решения и системи за търсене на информация.
Към края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират работни потоци на база граф, които координират LLM агенти, инструменти и памет.
- Имплементират условно маршрутизиране, повторни опити и запасни механизми за надеждно изпълнение.
- Интегрират механизми за търсене, REST API и структурирани отговори в веригите на агенти.
- Оценяват, наблюдават и усилват поведението на агентите за осигуряване на надеждност и безопасност.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и фасилитирана дискусия.
- Насочени лабораторни упражнения и преглед на код в песочница (sandbox).
- Упражнения за дизайн на база сценарии и взаимни проверки.
Опции за персонализиране на курса
- За да поискайте персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим детайлите.
LangGraph за Автоматизация на Маркетинга
14 ЧасаLangGraph е графов основен фреймворк за орхестрация, който позволява условни, многоетапни LLM и инструменти за автоматизирани работни потоци, идеални за автоматизация и персонализация на съдържания.
Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за маркетингови специалисти, стратеги на съдържание и разработчици по автоматизация на среден ниво, които желаят да имплементират динамични, грануларни е-мейл кампании и работни потоци за генериране на съдържание, използвайки LangGraph.
По края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират графови съдържания и е-мейл работни потоци с условна логика.
- Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
- Управляват състояние, памет и контекст в многоетапните кампании.
- Оценяват, мониторират и оптимизират производителността на работните потоци и резултатите от доставянето.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и групово обсъждане.
- Практически упражнения за имплементация на е-мейл работни потоци и канали за съдържание.
- Упражнения по сценарии за персонализация, сегментация и условна логика.
Опции за настройка на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 ЧасаLe Chat Enterprise е частно решение за ChatOps, което предоставя сигурни, персонализирани и управлявани възможности за разговорен Искусствен Интелигент в организации, с поддръжка на RBAC, SSO, конектори и интеграции с корпоративни приложения.
Този инструкторски курс (онлайн или на място) е насочен към продуктови мениджъри с среден ниво на компетентност, IT лидери, решение-инженери и екипи за сигурност и съответствие, които искат да развернат, конфигурират и управляват Le Chat Enterprise в корпоративни среди.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Настроят и конфигурират Le Chat Enterprise за сигурни развертаня.
- Активират RBAC, SSO и контролни механизми, подпомагани от съответствие с изискванията.
- Интегрират Le Chat с корпоративни приложения и бази данни.
- Проектира и реализират ръководства за управление и администрация на ChatOps.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Ръчно реализиране в жива лабораторна среда.
Опции за персонализация на курса
- За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да се договорим.
Икономически ефективни архитектури на големи езикови модели: Mistral мащабируемо (инженерство на производителност и разходи)
14 ЧасаMistral е семейство от големи езикови модели с висока производителност, оптимизирани за икономически ефективна разгънатост в производствена среда в мащаби.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към напреднали инженери по инфраструктура, облачни архитекти и ръководители MLOps, които желаят да проектират, разгънат и оптимизират архитектури на базата на Mistral за максимална пропускливост и минимални разходи.
В края на обучението участниците ще могат:
- Да прилагат мащабируеми модели за разгъване на Mistral Medium 3.
- Да прилагат групиране (batching), квантизация и стратегии за ефективно обслужване.
- Да оптимизират разходите за извод (инференс), като запазват високата производителност.
- Да проектират готови за производство топологии за обслужване на корпоративни натоварвания.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практическа реализация в лабораторна среда.
Възможности за персонализиране на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Производство на Конверсионни Асистенти с Mistral Конектори и Интеграции
14 ЧасаMistral AI е платформа с отворен код, която позволява на отбори да създават и интегрират разговорни помощници в корпоративни и клиентски процеси.
Този обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за продуктови мениджъри, пълностенни разработчици и инженери по интеграция с начален до среден ниво на компетентност, които искат да проектират, интегрират и продуцират разговорни помощници, изполвайки конектори и интеграции на Mistral.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Интегрират разговорни модели на Mistral с корпоративни и SaaS конектори.
- Имплементират технология за усилване на извличане (RAG) за осъществен ответ.
- Проектират UX шаблони за вътрешни и външни чат помощници.
- Разработват помощници в продуктивни процеси за реални сценарии.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практическо интеграционно упражнение.
- Развитие на разговорни помощници в реально време.
Опции за персонализация на курса
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 ЧасаMistral Medium 3 е високопроизводителен, многомодален голям езиков модел, разработен за продуктивно развертане в корпоративни среди.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за инженери на средно до напреднало ниво в областта на AI/ML, платформни архитекти и MLOps екипи, които искат да развъртат, оптимизират и осигуряват Mistral Medium 3 за корпоративни приложения.
Към края на това обучение участниците ще бъдат способни да:
- Развъртат Mistral Medium 3 чрез API и хоствани опции.
- Оптимизират производителността на извода и разходите.
- Реализират многомодални приложения с Mistral Medium 3.
- Прилагат най-добрите практики за сигурност и съответствие в корпоративни среди.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и дискусии.
- Много упражнения и практика.
- Ръчно изпълнение в жива лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- За запросване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.
Мistral за отговорен AI: Приватност, място на данни и корпоративни контроли
14 ЧасаMistral AI е открота и корпоративна платформа за ИИ, която предоставя възможности за сигурно, съответстващо на нормите и отговорно разпространение на ИИ.
Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за средно ниво ръководители по съответствие на нормите, архитекти на сигурността и юридически/операционни заинтересовани страни, които искат да внедрят отговорни практики на ИИ с Mistral чрез използване на механизми за приватност, местоположение на данни и корпоративен контрол.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Внедряват техники за съхранение на приватност в разпространенията на Mistral.
- Прилагат стратегии за местоположение на данни, за да отговарят на регулаторните изисквания.
- Настройват корпоративни контролни мерки като RBAC, SSO и аудитни дневници.
- Оценяват опции за доставчици и разпространение за съответствие на нормите.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Примери и упражнения, фокусирани върху съответствие на нормите.
- Практическа имплементация на корпоративни контролни мерки за ИИ.
Опции за персонализация на курса
- За да попитате за персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.
Мултимодални приложения с модели на Mistral (Визуализация, OCR & Разбиране на документи)
14 ЧасаМоделите на Mistral са отворени технологии за изкуствен интелект, които сега се разширяват в многомодални работични процеси, подпомагащи как задачи за език, така и задачи за визуализация за корпоративни и изследователски приложения.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за ML изследователи на средно ниво, приложни инженери и екипи, които желаят да създават многомодални приложения с модели на Mistral, включително OCR и работни процеси за разбиране на документи.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настрояват и конфигурират модели на Mistral за многомодални задачи.
- Имплементират OCR работни процеси и ги интегрират с NLP пиплайни.
- Проектират приложения за разбиране на документи за корпоративни сценарии.
- Развиват функции за търсене на визуализация-текст и помощни потребителски интерфейси.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практическо програмно упражнение.
- Жива лабораторна имплементация на многомодални пиплайни.
Опции за персонализация на курса
- За настаняване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.