Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Képzés
A folyamatos tanulás egy stratégiasorozat, amely lehetővé teszi a gépi tanulási modellek fokozatos frissítését és új adatokhoz való alkalmazkodását idővel.
Ez az oktató vezette, élő képzés (online vagy előadás) az előrehaladott szintű AI karbantartó mérnökökre és a MLOps szakemberekre irányul, akik robust folyamatos tanulási folyamatokat és hatékony frissítési stratégiákat szeretnének megvalósítani telepített, finomhangolt modellekhez.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Folyamatos tanulási folyamatokat tervezni és megvalósítani telepített modellekhez.
- Katasztrofális elfeledést csökkenteni megfelelő képzés és memória-kezelés által.
- Automatizálni a modell elmozdulás vagy adatteljesítményváltozások alapján történő figyelést és frissítési kiváltókat.
- Model frissítési stratégiákat integrálni a létező CI/CD és MLOps folyamatokba.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Kezdőlap implementáció élő laboratóriumi környezetben.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabott verziójához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.
Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Folytató tanítás bevezetése
- Miert fontos a folytató tanítás
- A finomhangolt modellek karbantartásának kihívásai
- Kulcsfontosságú stratégiák és tanulási típusok (online, fokozatos, átviteli)
Adatkezelés és adatfolyamok
- Változó adatbázisok kezelése
- Online tanulás mini-készletekkel és adatfolyam API-kkal
- Időbeni adatcímkézés és feljegyzés kihívásai
Katasztrofális feledés elkerülése
- Elasztikus súlyösszehasonlítás (EWC)
- Ismétlési módszerek és gyakorlási stratégiák
- Regularizálás és emlékezet-kereső hálózatok
Modellváltozás és monitorozás
- Adat és koncepcióváltozás felismerése
- Modell egészség és teljesítményromlás mérései
- Automatikus modellfrissítések kiváltása
A modellfrissítés automatizálása
- Automatizált újratanítás és ütemezési stratégiák
- Integráció CI/CD és MLOps munkafolyamokkal
- Frissítési gyakoriság és visszavonási tervek kezelése
Folytató tanítás keretrendszerei és eszközei
- Avalanche, Hugging Face adathalmazok és TorchReplay áttekintése
- Platformtámogatás a folytató tanításhoz (pl. MLflow, Kubeflow)
- Scalabiliség és telepítési szempontok
Valós világbeli Use Caseek és architektúrák
- Ügyfélviselkedés előrejelzése változó mintákkal
- Iparkészülék-ellenőrzés fokozatos javításokkal
- Hamisításfelismerő rendszerek változó fenyegetésmodellekkel
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Az önálló gépes tanulási folyamatok és neurális hálózati architektúrák megértése
- Tapasztalat a modellek finomhangolásával és telepítési folyamatokkal
- Ismeretség az adatok verziózásával és modellek életciklus-menedzseléssel
Audience
- Műszaki fenntartó mérnökök
- MLOps mérnökök
- Gépes tanulási gyakorlók, akik a modell életciklus folytonosságáért felelősek
14 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Képzés - Foglalás
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Képzés - Érdeklődés
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Haladó technikák a tranzfer tanításban
14 ÓrákEz a képzés, amelyet Magyarország (online vagy helyszíni) formában tartanak be, a haladó szintű gépi tanulás szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék mesterségesen elsődleges tranzfer tanulási technikákhoz eljutni és alkalmazni ezeket a bonyolult valós világ feladataira.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Érteni a haladó tranzfer tanulási fogalmakat és módszertanokat.
- Végrehajtani domain-szpecifikus alkalmazás technikákat előre betanított modellhez.
- Alkalmazni folyamatos tanulást a változó feladatok és adatszemélyek kezelésére.
- Mesterségesen alkalmazni többfeladatú finetuning-ot a modell teljesítményének javítására több feladaton keresztül.
Olvass tovább...
Finomhangolt Modellok Telepítése Gyártásba
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megbízhatóan és hatékonyan bevezetni a finomhangolt modelleket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a finomhangolt modellek gyártásba történő bevezetésének kihívásait.
- Tárolja és telepítse a modelleket olyan eszközökkel, mint a Docker és Kubernetes.
- A telepített modellek megfigyelésének és naplózásának megvalósítása.
- Optimalizálja a modelleket a késleltetés és a méretezhetőség érdekében a valós forgatókönyvekben.
Olvass tovább...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni az AI-modellek testreszabásában a kritikus pénzügyi feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a pénzügyi alkalmazások finomhangolásának alapjait.
- Használjon előre kiképzett modelleket a pénzügyi területen specifikus feladatokhoz.
- Alkalmazzon technikákat a csalások felderítésére, kockázatértékelésére és pénzügyi tanácsadásra.
- Biztosítsa a pénzügyi előírásoknak való megfelelést, például GDPR és SOX.
- Alkalmazzon adatbiztonsági és etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat a pénzügyi alkalmazásokban.
Olvass tovább...
A modellok és nagy nyelvek modelljeinek (LLM) finomhangolása
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
- Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
- Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
- Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
Olvass tovább...
Hatékony Finomhangolás Alacsony Rangú Adaptációval (LoRA)
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és AI-gyakorlóknak szól, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit kívánják megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a Low-Rank Adaptation (LoRA) alapelveit.
- Valósítsa meg a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
- Optimalizálja a finomhangolást az erőforrás-korlátos környezetekhez.
- Értékelje és telepítse a LoRA-hangolt modelleket a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
A multimodális modellek finomhangolása
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI-megoldásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az olyan multimodális modellek felépítését, mint a CLIP és a Flamingo.
- A multimodális adatkészletek hatékony előkészítése és előfeldolgozása.
- A multimodális modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz.
- Optimalizálja a modelleket a valós alkalmazásokhoz és a teljesítményhez.
Olvass tovább...
NLP feladatokhoz való finomhangolás
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
- Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
- Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.
Olvass tovább...
DeepSeek LLM finomhangolása különleges AI-modellek létrehozására
21 ÓrákEz a tanfolyamot vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) keretében, amely a haladó szintű AI-kutatókra, gépi tanulási mérnökökre és fejlesztőkre céloz, akik szeretnék finomítani a DeepSeek LLM-modelleket, hogy iparágakra, területre vagy üzleti igényekhez igazított különleges AI-alakításokat hozzanak létre.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a DeepSeek-modellek, beleértve a DeepSeek-R1-et és a DeepSeek-V3-at, architektúráját és képességeit.
- Adathalmazok előkészítése és előfeldolgozása a finomításhoz.
- DeepSeek LLM finomítása területspecifikus alkalmazásokra.
- Finomított modellek hatékony optimalizálása és telepítése.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ÓrákEz az útmutatószabásos, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű gépi tanulási mérnököknek, mesterséges intelligencia fejlesztőknek és adattudósoknak irányzott, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet a QLoRA-t használni a nagy modell finomhangolására specifikus feladatokhoz és személyre szabott alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és az LLM-ek kvantálási technikái mögött álló elméletet.
- Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvi modell finomhangolásához terület-szpecifikus alkalmazásokhoz.
- Hatékonyabban finomhangolni a modellt korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantálási módszerrel.
- Effektíven központi telepíteni és értékelni a finomhangolt modellt valós alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Az erősítő tanulás finomhangolása emberi visszajelződés alapján (RLHF)
14 ÓrákEz az oktatás, melyet tanárok vezetnek, élőben (online vagy helyszínen) a haladó szintű gépi tanulási mérnökök és mesterséges intelligencia kutatók számára készült, akik szeretnék RLHF-t alkalmazni nagy AI modellek finomhangolásához az eredmények, biztonság és igazságosság javítása érdekében.
Ez az oktatás végén a résztvevők képesek lesznek:
- Az RLHF elméleti alapjait megérteni, valamint miért fontos az a modern AI-fejlesztésben.
- Belsődiagramokat kialakítani emberi visszajelződés alapján az erősítő tanulási folyamatok irányításához.
- Nagy nyelvi modelleket RLHF technikák segítségével finomhangolni, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal igazodjanak meg.
- Beszerezni a legjobb gyakorlatokat az RLHF folyamatainak teljes méretű AI rendszerekre való méretezéséhez.
Olvass tovább...
Optimálisan nagy modellek finomhangolásához
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek optimalizálásának technikáit a valós helyzetekben történő költséghatékony finomhangolás érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a nagy modellek finomhangolásával járó kihívásokat.
- Alkalmazzon elosztott képzési technikákat a nagy modelleken.
- Használja ki a modell kvantálását és metszését a hatékonyság érdekében.
- A hardverhasználat optimalizálása a finomhangolási feladatokhoz.
- A finomhangolt modelleket hatékonyan telepítse éles környezetben.
Olvass tovább...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az azonnali tervezés és a rövid távú tanulás erejét, hogy optimalizálják az LLM teljesítményét a valós alkalmazásokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az azonnali tervezés és a néhány lépésben történő tanulás alapelveit.
- Hatékony promptok tervezése különféle NLP-feladatokhoz.
- Használja ki a néhány lépéses technikákat az LLM-ek minimális adatmennyiséggel történő adaptálásához.
- Optimalizálja az LLM teljesítményét a gyakorlati alkalmazásokhoz.
Olvass tovább...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) technikák a nagy nyelvi modellekhez
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a középhaladó szintű adattudósokra és mesterséges intelligencia (AI) mérnökre vonatkozik, akik szeretnének keresezni olcsóbb és hatékonyabb módjaikat a nagy nyelvi modellek finomhangolására LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning módszerekkel.
A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:
- megérteni a parameter-efficiens finomhangolási technikák elméletét,
- implementálni LoRA-t, Adapter Tuning-ot és Prefix Tuning-ot Hugging Face PEFT használatával,
- összehasonlítani a PEFT módszerek teljesítményének és költségvetési szempontjait az átfedtet finomhangolásnal,
- üzembe helyezni és méretezni finomhangolt LLM-eket csökkentett processzor- és tárhelyigény mellett.
Olvass tovább...
Transfer Learning Bevezetése
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az átviteli tanulási technikákat az AI-projektek hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a transzfertanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
- Fedezze fel a népszerű előre betanított modelleket és alkalmazásaikat.
- Végezze el az előre betanított modellek finomhangolását egyedi feladatokhoz.
- Alkalmazza az átviteli tanulást az NLP és a számítógépes látás valós problémáinak megoldására.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Kihajthatásainak Hozamodozása
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani készségeiket a gépi tanulási modellekkel kapcsolatos finomhangolási kihívások diagnosztizálásában és megoldásában.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Diagnosztizálja az olyan problémákat, mint a túlillesztés, az alulillesztés és az adatkiegyensúlyozatlanság.
- A modellkonvergenciát javító stratégiák végrehajtása.
- Optimalizálja a finomhangoló csővezetékeket a jobb teljesítmény érdekében.
- A képzési folyamatok hibakeresése gyakorlati eszközök és technikák segítségével.
Olvass tovább...
