ParlAI for Conversational AI

• 了解 Python 或其他编程语言
• 对人工智能 （AI） 概念的一般理解

观众

• 研究者
• 开发 人员

ParlAI 是一个基于 Python 的开源平台，可帮助用户训练、配置和测试对话式 AI 的对话模型。ParlAI 与现有的聊天服务集成，并提供各种数据集和参考模型来改进对话 AI 研究。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望安装，配置，定制和管理ParlAI平台以开发其AI模型的研究人员和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够共享、训练和评估 AI 模型，以在现有聊天服务中构建和开发对话解决方案。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

介绍

ParlAI 功能和架构概述

• ParlAI 框架
• 主要能力和目标
• 核心概念（代理、消息、教师和世界）

ParlAI 入门 Conversational AI

• 安装
• 添加简单模型
• 简单的显示数据脚本
• 验证和测试
• 任务
• 座席培训和评估
• 与模型交互

在 ParlAI 中处理任务和数据集

• 添加数据集
• 将数据分成几组（训练、有效或测试）
• 使用 JSON 而不是文本文件
• 创建和执行任务

探索世界、共享和批处理

• 世界的概念
• 座席共享
• 实施批处理
• 动态批处理

使用 Torch 生成器和 Ranker 代理

• Torch 发电机代理
• Torch Ranker 代理
• 示例模型
• 创建模型
• 训练和评估模型

添加内置和自定义指标

• 标准指标
• 添加自定义指标
• 教师指标
• 座席级别指标（全局和本地）
• 指标列表

在 ParlAI 中加速训练运行

• 设置基线
• 跳过生成命令
• 动态批处理训练命令
• 使用 FP16 和多个 GPU
• 后台预处理

探索其他 ParlAI 主题

• 使用和编写 mutator
• 运行众包任务
• 使用现有的聊天服务
• 更换变压器子组件
• 运行和编写测试
• ParlAI 提示和技巧

故障 排除

总结和结论