Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Träningskurs
Low-Rank Adaptation (LoRA) är en banbrytande teknik för att effektivt finjustera storskaliga modeller genom att minska beräknings- och minneskraven för traditionella metoder. Den här kursen ger praktisk vägledning om hur du använder LoRA för att anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter, vilket gör den idealisk för resursbegränsade miljöer.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (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.
Kursens upplägg
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Massor av övningar och övning.
- Praktisk implementering i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
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
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Träningskurs - Bokning
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Träningskurs - Fråga
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Avancerad Finjustering & Hantering av Prompts i Vertex AI
14 TimmarVertex AI erbjuder avancerade verktyg för finjustering av stora modeller och hantering av promptar, vilket möjliggör för utvecklare och datateam att optimera modellens noggrannhet, strömlinjeforma iterationsarbetsflöden och säkerställa utvärderingsstränghet med inbyggda bibliotek och tjänster.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till praktiker på mellan- till avancerad nivå som vill förbättra prestanda och pålitlighet hos generativa AI-applikationer med hjälp av övervakad finjustering, prompt-versionering och utvärderingstjänster i Vertex AI.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Använda övervakade finjusteringstekniker på Gemini-modeller i Vertex AI.
- Implementera prompthanteringsarbetsflöden inklusive versionering och testning.
- Utnyttja utvärderingsbibliotek för att benchmarka och optimera AI-prestanda.
- Distribuera och övervaka förbättrade modeller i produktionsmiljöer.
Utbildningens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-labb med Vertex AI finjustering och promptverktyg.
- Fallstudier av företagsmodelloptimering.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
Avancerade tekniker i transferlärande
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.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 TimmarDenna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-underhållstekniker och MLOps professionella som vill implementera robusta kontinuerliga inlärningspipelines och effektiva uppdateringsstrategier för utplacerade, finjusterade modeller.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och implementera kontinuerliga inlärningsarbetsflöden för utplacerade modeller.
- Minska katastrofalt glömska genom korrekt träning och minneshantering.
- Automatisera övervakning och uppdateringsutlösare baserat på modellavvikelser eller dataförändringar.
- Integrera modelluppdateringsstrategier i befintliga CI/CD- och MLOps pipelines.
Införande av Fina Anpassade Modeller i Produktion
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.
Domänspecifik Finafföring för Finans
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.
Förfinande av modeller och stora språkmodeller (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.
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.
Finjustering av AI för finansiella tjänster: riskprediktion och bedrägeridetektering
14 TimmarDetta instruktörledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktas till avancerade datavetare och AI-ingenjörer i finanssektorn som vill finjustera modeller för tillämpningar såsom kreditscore, bedrägeridetektering och riskmodellering med domänsspecifika finansiella data.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på finansdata för förbättrad bedrägeri- och riskprediktion.
- Använda tekniker som överföringsinlärning, LoRA och regularisering för att förbättra modellens effektivitet.
- Integrera finansiella komplianceaspekter i AI-modelleringsarbetsflödet.
- Distribuera finjusterade modeller för produktionsanvändning i finanstjänstepaltformar.
Finjustering av AI för hälsosjukvården: Medicinsk diagnos och prediktiv analys
14 TimmarDenna instruktörsguidade, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå- till avanceradnivåmedarbetare inom medicinsk AI-utveckling och data science som vill finjustera modeller för klinisk diagnos, sjukdomsprediktion och prognoser för patientutgångar med strukturerade och ostrukturerade medicinska data.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på hälso- och sjukvårdsdatauppsättningar, inklusive EMRs, bildning och tidsserie data.
- Tillämpa överföringsinlärning, domänanpassning och modellkomprimering i medicinska sammanhang.
- Hantera sekretess, bias och regelverksnära efterlevnad vid modellutveckling.
- Distribuera och övervaka finjusterade modeller i verkliga hälso- och sjukvårds miljöer.
Fine-Tuning DeepSeek LLM för anpassade AI-modeller
21 TimmarDenna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill anpassa DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer anpassade för specifika branscher, områden eller företagsbehov.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och kapaciteten hos DeepSeek-modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
- Förbereda datamängder och förbehandla data för anpassning.
- Anpassa DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
- Optimerar och distribuerar anpassade modeller effektivt.
Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning
14 TimmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade försvar-AI-ingenjörer och militärteknikutvecklare som vill finjusterar djupinlärningsmodeller för användning i autonoma fordon, drönare och övervakningssystem, samtidigt som stränga säkerhets- och pålitlighetsstandarder uppfylls.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Finjusterar datorseende och sensorfusionsmodeller för övervaknings- och målsökningssyften.
- Anpassa autonoma AI-system till föränderliga miljöer och uppdragsprofiler.
- Implementera robusta validerings- och säkerhetsmekanismer i modellpipelines.
- Säkerställa överensstämmelse med försvarsrelaterade krav, säkerhets- och säkerhetsstandarder.
Finetuning av juridiska AI-modeller: Kontraktsgranskning och juridisk forskning
14 TimmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till juridiska teknologer och AI-utvecklare på mellan nivå som vill finjustera språkmodeller för uppgifter som kontraktanalys, klausulextraktion och automatiserad juridisk forskning i juridiska tjänstemiljöer.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förbereda och rensa juridiska dokument för finjustering av NLP-modeller.
- Använda finjusteringstekniker för att förbättra modellernas noggrannhet för juridiska uppgifter.
- Distribuera modeller för att hjälpa till med kontraktgranskning, klassificering och forskning.
- Säkerställa överensstämmelse, granskbarhet och spårbarhet för AI-utdata i juridiska sammanhang.
Finjustering av stora språkmodeller med QLoRA
14 TimmarDenna handledningsskickad, live-träningskurs i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåns maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datawissenschaftler som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjustera stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.
Till slut av denna träningskurs kommer deltagarna kunna:
- Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för LLMs.
- Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänsspecifika tillämpningar.
- Optimera finjusteringsprestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
- Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i praktiska tillämpningar.
Finajustering av lättviktiga modeller för Edge AI-distribution
14 TimmarDenna instruktörledd, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktas till mellannivås inbäddade AI-utvecklare och edge-beregningsexperter som vill finjustera och optimera lättviktiga AI-modeller för distribution på resursbegränsade enheter.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Välja och anpassa förtränade modeller som är lämpliga för edge-distribution.
- Tillämpa kvantisering, beskärning och andra komprimeringstekniker för att minska modellstorlek och svarstid.
- Finajustera modeller med överföringsinlärning för uppgiftsspecifik prestanda.
- Distribuera optimerade modeller på riktiga edge-hårdvaruplatformar.
