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.
Návrh Školení
Úvod do přizpůsobení nízkého hodnocení (LoRA)
- Co je LoRA?
- Výhody LoRA pro efektivní jemné doladění
- Srovnání s tradičními metodami jemného ladění
Porozumění výzvám jemného ladění
- Omezení tradičního jemného ladění
- Výpočetní a paměťová omezení
- Proč je LoRA efektivní alternativou
Nastavení prostředí
- Instalace Python a požadovaných knihoven
- Nastavení Hugging Face Transformers a PyTorch
- Prozkoumání modelů kompatibilních s LoRA
Implementace LoRA
- Přehled metodiky LoRA
- Přizpůsobení předem trénovaných modelů pomocí LoRA
- Doladění pro konkrétní úkoly (např. klasifikace textu, sumarizace)
Optimalizace jemného ladění pomocí LoRA
- Ladění hyperparametrů pro LoRA
- Hodnocení výkonu modelu
- Minimalizace spotřeby zdrojů
Praktické laboratoře
- Jemné doladění BERT s LoRA pro klasifikaci textu
- Použití LoRA na T5 pro úlohy sumarizace
- Zkoumání vlastních konfigurací LoRA pro jedinečné úkoly
Nasazení modelů laděných do LoRA
- Export a ukládání modelů vyladěných LoRA
- Integrace LoRA modelů do aplikací
- Nasazování modelů v produkčním prostředí
Pokročilé techniky v LoRA
- Kombinace LoRA s dalšími optimalizačními metodami
- Škálování LoRA pro větší modely a datové sady
- Zkoumání multimodálních aplikací s LoRA
Výzvy a osvědčené postupy
- Vyhněte se nadměrnému vybavení s LoRA
- Zajištění reprodukovatelnosti v experimentech
- Strategie pro odstraňování problémů a ladění
Budoucí trendy v efektivním jemném ladění
- Vznikající inovace v LoRA a souvisejících metodách
- Aplikace LoRA v reálném světě AI
- Dopad efektivního doladění na vývoj AI
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní porozumění konceptům strojového učení
- Znalost programování Python
- Zkušenosti s rámcem hlubokého učení jako TensorFlow nebo PyTorch
Publikum
- Vývojáři
- praktikující AI
14 hodiny