Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Träningskurs
Continual learning är en uppsättning strategier som möjliggör för maskininlärningsmodeller att uppdateras inkrementellt och anpassas till nya data över tid.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-underhållsingenjörer och MLOps-professionella som vill implementera robusta kontinuerliga inlärningspipelines och effektiva uppdateringsstrategier för distribuerade, fintunerade modeller.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och implementera kontinuerliga inlärningsarbetsflöden för distribuerade modeller.
- Minska katastrofalt glömska genom korrekt träning och minneshantering.
- Automatisera övervakning och uppdateringsutlösnare baserat på modelldrift eller datamodifikationer.
- Integrera modelluppdateringsstrategier i befintliga CI/CD- och MLOps-pipelines.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktiska övningar.
- Hands-on implementation i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Introduktion till kontinuerligt lärande
- Varför kontinuerligt lärande är viktigt
- Utmaningar med att upprätthålla finjusterade modeller
- Nyckelstrategier och lärostyper (online, inkrementell, överföring)
Hantering av data och strömningspipelines
- Hantering av utvecklande datamängder
- Online-lärande med minibatcher och strömnings-APIer
- Utmaningar med dataetikettering och annotering över tid
Förebyggande av katastrofalt glömskap
- Elastisk viktkonsolidering (EWC)
- Återupptagelse-metoder och övningsstrategier
- Reglering och minnesaugmenterade nätverk
Modelldrift och övervakning
- Upptäckande av data- och konceptdrift
- Mått på modellhälsa och prestandeförfall
- Utlösning av automatiska modelluppdateringar
Automatisering vid modelluppdatering
- Automatiserad omträning och schemaläggningsstrategier
- Integration med CI/CD- och MLOps arbetsflöden
- Hantering av uppdateringsfrekvens och återställningsplaner
Ramverk och verktyg för kontinuerligt lärande
- Översikt över Avalanche, Hugging Face datamängder, och Torch Replay
- Plattformstöd för kontinuerligt lärande (t.ex., MLflow, Kubeflow)
- Scalability och distribueringsöverväganden
Verkliga Use Caseer och arkitekturer
- Prediktion av kundbeteenden med utvecklande mönster
- Industriell maskinövervakning med inkrementella förbättringar
- Bedrägeridetekteringssystem under förändrade hotmodeller
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för maskininlärningsarbetsflöden och neurala nätverksarkitekturer
- Erfarenhet av modelljustering och distributionspipelines
- Kännedom om dataversionering och modellcykelhantering
Målgrupp
- AI underhållsingenjörer
- MLOps ingenjörer
- Maskininlärningspraktiker som ansvarar för modellcykelkontinuitet
Open Training Courses require 5+ participants.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Träningskurs - Booking
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Träningskurs - Enquiry
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsproffs på avancerad nivå som vill behärska banbrytande överföringsinlärningstekniker och tillämpa dem på komplexa verkliga problem.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå avancerade begrepp och metoder inom överföringsinlärning.
- Implementera domänspecifika anpassningstekniker för förtränade modeller.
- Tillämpa kontinuerlig inlärning för att hantera föränderliga uppgifter och datauppsättningar.
- Bemästra finjustering av flera uppgifter för att förbättra modellens prestanda mellan uppgifter.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill distribuera finjusterade modeller på ett tillförlitligt och effektivt sätt.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att distribuera finjusterade modeller till produktion.
- Containerisera och distribuera modeller med hjälp av verktyg som Docker och Kubernetes.
- Implementera övervakning och loggning för distribuerade modeller.
- Optimera modeller för svarstid och skalbarhet i verkliga scenarier.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill få praktiska färdigheter i att anpassa AI-modeller för kritiska finansiella uppgifter.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för ekonomiprogram.
- Utnyttja förtränade modeller för domänspecifika uppgifter inom ekonomi.
- Tillämpa tekniker för upptäckt av bedrägerier, riskbedömning och generering av finansiell rådgivning.
- Se till att finansiella regler som GDPR och SOX följs.
- Implementera datasäkerhet och etiska AI-metoder i finansiella applikationer.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på mellannivå till avancerad nivå som vill anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter och datauppsättningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för finjustering och dess tillämpningar.
- Förbered datauppsättningar för finjustering av förtränade modeller.
- Finjustera stora språkmodeller (LLM) för NLP-uppgifter.
- Optimera modellens prestanda och hantera vanliga utmaningar.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå och AI-utövare som vill implementera finjusteringsstrategier för stora modeller utan behov av omfattande beräkningsresurser.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementera LoRA för effektiv finjustering av stora modeller.
- Optimera finjustering för resursbegränsade miljöer.
- Utvärdera och distribuera LoRA-avstämda modeller för praktiska tillämpningar.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska finjustering av multimodala modeller för innovativa AI-lösningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen för multimodala modeller som CLIP och Flamingo.
- Förbered och förbearbeta multimodala datauppsättningar effektivt.
- Finjustera multimodala modeller för specifika uppgifter.
- Optimera modeller för verkliga program och prestanda.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förbättra sina NLP-projekt genom effektiv finjustering av förtränade språkmodeller.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för NLP-uppgifter.
- Finjustera förtränade modeller som GPT, BERT och T5 för specifika NLP-applikationer.
- Optimera hyperparametrar för bättre modellprestanda.
- Utvärdera och distribuera finjusterade modeller i verkliga scenarier.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 timmarThis instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 timmarThis instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill finjustera DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer som är anpassade till specifika industrier, domäner eller affärsbehov.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och kapabiliteterna hos DeepSeek modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
- Förbereda datasets och förbehandla data för finjustering.
- Finjustera DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
- Optimera och distribuera finjusterade modeller effektivt.
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 timmarThis instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 timmarThis instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timmarDenna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datavetenskapsmän på mellan- till avancerad nivå som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjusterar stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för stora språkmodeller.
- Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänspecifika tillämpningar.
- Optimera finjusteringens prestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
- Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i verkliga tillämpningar.
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på plats Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade AI-utvecklare för inbyggda system och specialister inom edge computing som vill finjustera och optimera lättvikts AI-modeller för distribution på resursbegränsade enheter.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Välja och anpassa förtränade modeller som lämpar sig för edge-distribution.
- Tillämpa kvantisering, beskärning och andra kompressionstekniker för att minska modellstorlek och fördröjning.
- Finjustera modeller med hjälp av transfer learning för uppgiftsspecifik prestanda.
- Distribuera optimerade modeller på verkliga edge-hardwareplattformar.
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 timmarDenna instruktörsledda, levande träning online eller på plats är riktad till mellanavancerade ML-praktiker och AI-utvecklare som vill finjustera och distribuera öppenviktsmodeller som LLaMA, Mistral och Qwen för specifika affärs- eller interna applikationer.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå ekosystemet och skillnaderna mellan öppna källkodens LLMs.
- Förbereda datamängder och finjusteringar av konfigurationer för modeller som LLaMA, Mistral, och Qwen.
- Kör finjusteringspipelines med Hugging Face Transformers och PEFT.
- Utvärdera, spara och distribuera finjusterade modeller i säkra miljöer.