Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Träningskurs
Modelanpassning är processen att anpassa förtränade modeller till specifika uppgifter eller miljöer.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare av inbyggd AI på mellan-nivå och specialister inom edge computing som vill finjustera och optimera lättviktiga AI-modeller för distribution på resursbegränsade enheter.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Välja och anpassa förtränade modeller som är lämpliga för edge-distribution.
- Tillämpa kvantisering, beskärning och andra komprimeringstekniker för att minska modellens storlek och latens.
- Finjustera modeller med hjälp av transfer learning för uppgiftsspecifik prestanda.
- Distribuera optimerade modeller på faktiska edge-hårdvaruplattformar.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Praktisk implementation i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Kursplan
- Förståelse av edge computing och AI-arbetsbelastningar
- Avvägningar: prestanda mot resursbegränsningar
- Översikt över strategier för modelloptimering
- Val av lättviktsmodeller (t.ex., MobileNet, TinyML, SqueezeNet)
- Förståelse av modellarkitekturer lämpliga för edge-enheter
- Användning av förtränade modeller som bas
- Grunder i överföringsinlärning
- Anpassning av modeller till egna dataset
- Praktiska arbetssätt för finjustering
- Tekniker för kvantisering efter träning
- Kvantiseringen som är medveten om träning
- Utvärdering och avvägningar
- Trimmingstrategier (strukturerad vs. ostrukturerad)
- Komprimering och viktsdelning
- Bänkning av komprimerade modeller
- TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX
- Kompatibilitet med edge-hårdvara och körmiljöer
- Verktygskedjor för plattformsoberoende distribution
- Distribution till Raspberry Pi, Jetson Nano och mobila enheter
- Profilering och bänkning
- Felhantering vid distributionsproblem
Krav
- En förståelse för grunderna i maskininlärning
- Erfarenhet av Python och djupinlärningsramverk
- Kännedom om begränsningar för inbyggda system eller kant-enheter
Målgrupp
- Utvecklare av inbyggd AI
- Specialister inom edge computing
- Maskininlärningsingenjörer som fokuserar på edge-deployering
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Träningskurs - Booking
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Träningskurs - Enquiry
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment - 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.
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.
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 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.