Course Code: finetuninglora
Duration: 14 hours
Prerequisites:
  • Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego
  • Znajomość programowania Python
  • Doświadczenie z frameworkami głębokiego uczenia, takimi jak TensorFlow lub PyTorch

Odbiorcy

  • Programiści
  • Praktycy AI
Overview:

Low-Rank Adaptation (LoRA) to najnowocześniejsza technika skutecznego dostrajania modeli na dużą skalę poprzez zmniejszenie wymagań obliczeniowych i pamięciowych tradycyjnych metod. Ten kurs zapewnia praktyczne wskazówki dotyczące korzystania z LoRA w celu dostosowania wstępnie wytrenowanych modeli do określonych zadań, dzięki czemu idealnie nadaje się do środowisk o ograniczonych zasobach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez potrzeby korzystania z dużych zasobów obliczeniowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

  • Zrozumieć zasady Low-Rank Adaptation (LoRA).
  • Wdrożyć LoRA w celu wydajnego dostrajania dużych modeli.
  • Zoptymalizować dostrajanie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
  • Ocenić i wdrożyć modele dostrojone LoRA do praktycznych zastosowań.

Format kursu

  • Interaktywny wykład i dyskusja.
  • Wiele ćwiczeń i praktyki.
  • Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

  • Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Course Outline:

Wprowadzenie do adaptacji niskiej rangi (LoRA)

  • Czym jest LoRA?
  • Korzyści z LoRA dla wydajnego dostrajania
  • Porównanie z tradycyjnymi metodami dostrajania

Zrozumienie wyzwań związanych z dostrajaniem

  • Ograniczenia tradycyjnego dostrajania
  • Ograniczenia obliczeniowe i pamięciowe
  • Dlaczego LoRA jest skuteczną alternatywą

Konfiguracja środowiska

  • Instalacja Python i wymaganych bibliotek
  • Konfigurowanie transformatorów Hugging Face i PyTorch
  • Eksploracja modeli kompatybilnych z LoRA

Wdrażanie LoRA

  • Przegląd metodologii LoRA
  • Dostosowywanie wstępnie wytrenowanych modeli za pomocą LoRA
  • Dostrajanie do konkretnych zadań (np. klasyfikacja tekstu, podsumowanie)

Optymalizacja dostrajania za pomocą LoRA

  • Dostrajanie hiperparametrów dla LoRA
  • Ocena wydajności modelu
  • Minimalizacja zużycia zasobów

Praktyczne laboratoria

  • Dostrajanie BERT za pomocą LoRA do klasyfikacji tekstu
  • Zastosowanie LoRA do T5 dla zadań podsumowujących
  • Eksplorowanie niestandardowych konfiguracji LoRA dla unikalnych zadań

Wdrażanie modeli dostrojonych za pomocą LoRA

  • Eksportowanie i zapisywanie modeli dostrojonych za pomocą LoRA
  • Integracja modeli LoRA z aplikacjami
  • Wdrażanie modeli w środowiskach produkcyjnych

Zaawansowane techniki w LoRA

  • Łączenie LoRA z innymi metodami optymalizacji
  • Skalowanie LoRA dla większych modeli i zbiorów danych
  • Eksplorowanie aplikacji multimodalnych za pomocą LoRA

Wyzwania i najlepsze praktyki

  • Unikanie nadmiernego dopasowania za pomocą LoRA
  • Zapewnienie odtwarzalności w eksperymentach
  • Strategie rozwiązywania problemów i debugowania

Przyszłe trendy w efektywnym dostrajaniu

  • Pojawiające się innowacje w LoRA i powiązanych metodach
  • Zastosowania LoRA w rzeczywistej sztucznej inteligencji
  • Wpływ efektywnego dostrajania na rozwój sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki

Sites Published:

United Arab Emirates - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Qatar - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Egypt - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Saudi Arabia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

South Africa - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Brasil - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Canada - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

中国 - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

香港 - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

澳門 - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

台灣 - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

USA - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Österreich - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Schweiz - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Deutschland - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Czech Republic - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Denmark - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Estonia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Finland - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Greece - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Magyarország - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Ireland - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Luxembourg - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Latvia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

España - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Italia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Lithuania - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Nederland - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Norway - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Portugal - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

România - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Sverige - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Türkiye - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Malta - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Belgique - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

France - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

日本 - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Australia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Malaysia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

New Zealand - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Philippines - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Singapore - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Thailand - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Vietnam - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

India - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Argentina - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Chile - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Costa Rica - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Ecuador - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Guatemala - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Colombia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

México - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Panama - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Peru - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Uruguay - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Venezuela - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Polska - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

United Kingdom - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

South Korea - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Pakistan - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Sri Lanka - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Bulgaria - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Bolivia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Indonesia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Kazakhstan - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Moldova - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Morocco - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Tunisia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Kuwait - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Oman - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Slovakia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Kenya - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Nigeria - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Botswana - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Slovenia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Croatia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Serbia - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Bhutan - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Nepal - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Uzbekistan - Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)