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

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie