- Doświadczenie z frameworkami głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch lub TensorFlow
- Znajomość dużych modeli językowych i ich zastosowań
- Zrozumienie koncepcji przetwarzania rozproszonego
Odbiorcy
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Specjaliści ds. sztucznej inteligencji w chmurze
Optymalizacja dużych modeli pod kątem dostrajania ma kluczowe znaczenie dla uczynienia zaawansowanych aplikacji AI wykonalnymi i opłacalnymi. Ten kurs koncentruje się na strategiach obniżania kosztów obliczeniowych, w tym na rozproszonym szkoleniu, kwantyzacji modeli i optymalizacji sprzętu, umożliwiając uczestnikom wydajne wdrażanie i dostrajanie dużych modeli.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki optymalizacji dużych modeli pod kątem opłacalnego dostrajania w rzeczywistych scenariuszach.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli.
- Zastosować rozproszone techniki szkoleniowe do dużych modeli.
- Wykorzystać kwantyzację modelu i przycinanie w celu zwiększenia wydajności.
- Optymalizować wykorzystanie sprzętu do zadań dostrajania.
- Skuteczne wdrażanie dostrojonych modeli w środowiskach produkcyjnych.
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.
Wprowadzenie do optymalizacji dużych modeli
- Przegląd architektur dużych modeli
- Wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli
- Znaczenie opłacalnej optymalizacji
Techniki szkolenia rozproszonego
- Wprowadzenie do równoległości danych i modeli
- Ramy dla szkolenia rozproszonego: PyTorch i TensorFlow
- Skalowanie na wielu GPU i węzłach
Kwantyzacja i przycinanie modeli
- Zrozumienie technik kwantyzacji
- Stosowanie przycinania w celu zmniejszenia rozmiaru modelu
- Kompromisy między dokładnością a wydajnością
Optymalizacja sprzętu
- Wybór odpowiedniego sprzętu do zadań dostrajania
- Optymalizacja GPU i wykorzystanie TPU
- Korzystanie z wyspecjalizowanych akceleratorów dla dużych modeli
Wydajność Data Management
- Strategie zarządzania dużymi zbiorami danych
- Przetwarzanie wstępne i grupowanie w celu zwiększenia wydajności
- Techniki rozszerzania danych
Wdrażanie zoptymalizowanych modeli
- Techniki wdrażania dopracowanych modeli
- Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli
- Przykłady wdrażania zoptymalizowanych modeli w świecie rzeczywistym
Zaawansowane techniki optymalizacji
- Odkrywanie adaptacji niskiego rzędu (LoRA)
- Korzystanie z adapterów do modułowego dostrajania
- Przyszłe trendy w optymalizacji modeli
Podsumowanie i kolejne kroki
United Arab Emirates - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Qatar - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Egypt - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Saudi Arabia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
South Africa - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Brasil - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Canada - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
中国 - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
香港 - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
澳門 - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
台灣 - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
USA - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Österreich - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Schweiz - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Deutschland - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Czech Republic - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Denmark - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Estonia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Finland - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Greece - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Magyarország - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Ireland - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Luxembourg - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Latvia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
España - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Italia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Lithuania - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Nederland - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Norway - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Portugal - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
România - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Sverige - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Türkiye - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Malta - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Belgique - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
France - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
日本 - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Australia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Malaysia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
New Zealand - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Philippines - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Singapore - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Thailand - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Vietnam - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
India - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Argentina - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Chile - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Costa Rica - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Ecuador - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Guatemala - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Colombia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
México - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Panama - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Peru - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Uruguay - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Venezuela - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Polska - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
United Kingdom - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
South Korea - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Pakistan - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Sri Lanka - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Bulgaria - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Bolivia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Indonesia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Kazakhstan - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Moldova - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Morocco - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Tunisia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Kuwait - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Oman - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Slovakia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Kenya - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Nigeria - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Botswana - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Slovenia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Croatia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Serbia - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Bhutan - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Nepal - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
Uzbekistan - Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning