Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

• Doświadczenie z platformami głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch lub TensorFlow
• Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego, takich jak szkolenie, walidacja i ocena
• Znajomość dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli

Publiczność

• Naukowcy zajmujący się danymi
• Inżynierowie AI

Ten zaawansowany kurs wyposaża uczestników w wiedzę i umiejętności do rozwiązywania typowych wyzwań związanych z dostrajaniem modeli uczenia maszynowego. Od radzenia sobie z nierównowagą danych po rozwiązywanie nadmiernego dopasowania i zapewnianie właściwej konwergencji modelu, uczestnicy zdobędą praktyczną wiedzę, aby poradzić sobie z rzeczywistymi problemami w scenariuszach dostrajania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą udoskonalić swoje umiejętności w diagnozowaniu i rozwiązywaniu wyzwań związanych z dostrajaniem modeli uczenia maszynowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Diagnozować kwestie takie jak nadmierne dopasowanie, niedopasowanie i brak równowagi danych.
• Wdrożyć strategie w celu poprawy konwergencji modelu.
• Optymalizować potoki dostrajania w celu uzyskania lepszej wydajności.
• Debugować procesy szkoleniowe przy użyciu praktycznych narzędzi i technik.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

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

Wprowadzenie do Fine-Tuning Wyzwania

• Przegląd procesu dostrajania
• Typowe wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli
• Zrozumienie wpływu jakości danych i przetwarzania wstępnego

Radzenie sobie z brakiem równowagi danych

• Identyfikacja i analiza nierównowagi danych
• Techniki radzenia sobie z niezrównoważonymi zestawami danych
• Korzystanie z rozszerzania danych i danych syntetycznych

Zarządzanie nadmiernym i niedostatecznym dopasowaniem

• Zrozumienie nadmiernego i niedostatecznego dopasowania
• Techniki regularyzacji: L1, L2 i dropout
• Dostosowywanie złożoności modelu i czasu trwania szkolenia

Poprawa zbieżności modelu

• Diagnozowanie problemów z konwergencją
• Wybór odpowiedniego tempa uczenia i optymalizatora
• Wdrażanie harmonogramów tempa uczenia i rozgrzewek

Debugowanie Fine-Tuning potoków

• Narzędzia do monitorowania procesów uczenia
• Rejestrowanie i wizualizacja metryk modelu
• Debugowanie i rozwiązywanie błędów uruchomieniowych

Optymalizacja wydajności uczenia

• Rozmiar partii i strategie akumulacji gradientu
• Wykorzystanie szkolenia o mieszanej precyzji
• Rozproszone szkolenie dla modeli na dużą skalę

Studia przypadków rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym

• Studium przypadku: Dostrajanie do analizy nastrojów
• Studium przypadku: Rozwiązywanie problemów z konwergencją w klasyfikacji obrazów
• Studium przypadku: Rozwiązanie problemu nadmiernego dopasowania w podsumowaniu tekstu

Podsumowanie i kolejne kroki