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.
Kursplan
Introduktion till Low-Rank Adaptation (LoRA)
- Vad är LoRA?
- Fördelar med LoRA för effektiv finjustering
- Jämförelse med traditionella finjusteringsmetoder
Förstå utmaningar med finjustering
- Begränsningar med traditionell finjustering
- Beräknings- och minnesbegränsningar
- Varför LoRA är ett effektivt alternativ
Ställa in miljön
- Installera Python och nödvändiga bibliotek
- Ställa in Hugging Face transformatorer och PyTorch
- Utforska LoRA-kompatibla modeller
Implementera LoRA
- Översikt över LoRA-metodiken
- Anpassa förtränade modeller med LoRA
- Finjustering för specifika uppgifter (t.ex. textklassificering, sammanfattning)
Optimera finjustering med LoRA
- Justering av hyperparametrar för LoRA
- Utvärdera modellens prestanda
- Minimera resursförbrukningen
Praktiska labbövningar
- Finjustera BERT med LoRA för textklassificering
- Tillämpa LoRA på T5 för summeringsuppgifter
- Utforska anpassade LoRA-konfigurationer för unika uppgifter
Distribuera LoRA-justerade modeller
- Exportera och spara LoRA-trimmade modeller
- Integrera LoRA-modeller i applikationer
- Distribuera modeller i produktionsmiljöer
Avancerade tekniker i LoRA
- Kombinera LoRA med andra optimeringsmetoder
- Skalning av LoRA för större modeller och datauppsättningar
- Utforska multimodala applikationer med LoRA
Utmaningar och bästa praxis
- Undvika överanpassning med LoRA
- Säkerställande av reproducerbarhet i experiment
- Strategier för felsökning och felsökning
Framtida trender inom effektiv finjustering
- Nya innovationer inom LoRA och relaterade metoder
- Tillämpningar av LoRA i verklig AI
- Effekten av effektiv finjustering på AI-utvecklingen
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Grundläggande förståelse för maskininlärningsbegrepp
- Förtrogenhet med Python-programmering
- Erfarenhet av ramverk för djupinlärning som TensorFlow eller PyTorch
Publik
- Utvecklare
- AI-utövare
14 timmar