A modellok és nagy nyelvek modelljeinek (LLM) finomhangolása Képzés
A modellek és LLM-ek finomhangolása kulcsfontosságú folyamat az előre betanított gépi tanulási modellek konkrét feladatokhoz és adatkészletekhez való adaptálásában. Ez a kurzus feltárja a finomhangolás technikáit, eszközeit és bevált gyakorlatait, a gyakorlati megvalósításokra és a nagy teljesítmény elérését szolgáló optimalizálási stratégiákra összpontosítva.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (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 NLP-feladatokhoz.
- Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Kurzusleírás
Bevezetés a finomhangolásba
- Mi az a finomhangolás?
- A finomhangolás használati esetei és előnyei
- Az előre betanított modellek és a transzfertanulás áttekintése
Felkészülés a finomhangolásra
- Adatkészletek gyűjtése és tisztítása
- A feladatspecifikus adatkövetelmények megértése
- Feltáró adatelemzés és előfeldolgozás
Finomhangolási technikák
- Tanulás átvitele és jellemzők kinyerése
- Transzformátorok finomhangolása Hugging Face-val
- Finomhangolás a felügyelt és a nem felügyelt feladatokhoz
Finomhangolás Large Language Models (LLMs)
- LLM-ek adaptálása NLP-feladatokhoz (pl. szövegosztályozás, összegzés)
- LLM-ek képzése egyéni adatkészletekkel
- Az LLM viselkedésének vezérlése gyors tervezéssel
Optimalizálás és értékelés
- Hiperparaméter hangolás
- A modell teljesítményének értékelése
- A túl- és alulilleszkedés kezelése
Méretezési finomhangolási erőfeszítések
- Finomhangolás elosztott rendszereken
- Felhőalapú megoldások kihasználása a méretezhetőség érdekében
- Esettanulmányok: Nagyszabású finomhangolási projektek
Legjobb gyakorlatok és kihívások
- A sikeres finomhangolás legjobb gyakorlatai
- Gyakori kihívások és hibaelhárítás
- Etikai megfontolások az AI modellek finomhangolásánál
Speciális témák (opcionális)
- Multimodális modellek finomhangolása
- Nullalövésű és néhány lövéssel történő tanulás
- LoRA (Low-Rank Adaptation) technikák feltárása
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulás alapjainak megértése
- Python programozási tapasztalat
- Az előre betanított modellek és alkalmazásuk ismerete
Közönség
- Adattudósok
- Gépi tanulási mérnökök
- AI kutatók
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
A modellok és nagy nyelvek modelljeinek (LLM) finomhangolása Képzés - Booking
A modellok és nagy nyelvek modelljeinek (LLM) finomhangolása Képzés - Enquiry
A modellok és nagy nyelvek modelljeinek (LLM) finomhangolása - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Összetett gráfok optimalizálása, hibakeresése és figyelése
35 ÓrákA LangGraph keretrendszer állapotközpontú, több szereplős LLM alkalmazások építésére szolgál összetett, állapotát tartó graffal, amelyen teljes ellenőrzés van a végrehajtás felett.
Ez az oktató által vezetett, élőlaborban zajló képzés (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI platform mérnököknek, DevOps szakembereknek és ML architektusoknak szánt, akik optimizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni akarnak gyártási szintű LangGraph rendszereket.
Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Bonyolult LangGraph topológiák tervezésére és optimalizálására sebesség, költség és skalázhatóság szempontjából.
- Biztosítsanak megbízhatóságot próbálkozások, időkorlátok, egyértelműség és ellenőrzőpontos helyreállítás segítségével.
- Hibakeressék és követhetsék a graff végrehajtásait, vizsgálják az állapotot és rendszeresen ismételjék meg a gyártási problémákat.
- Jelöljék meg a graffokat naplókkal, mértékekkel és nyomkövetésekkel, telepítsék a gyártási környezetbe, és monitorozzák az SLAs-t és a költségeket.
A képzés formája
- Interaktív előadás és viták.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Élőlaborban történő gyakorlati végrehajtás.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabásához, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megegyezés megkötéséhez.
Building Coding Agents with Devstral: From Agent Design to Tooling
14 ÓrákDevstral is an open-source framework designed for building and running coding agents that can interact with codebases, developer tools, and APIs to enhance engineering productivity.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level ML engineers, developer-tooling teams, and SREs who wish to design, implement, and optimize coding agents using Devstral.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Devstral for coding agent development.
- Design agentic workflows for codebase exploration and modification.
- Integrate coding agents with developer tools and APIs.
- Implement best practices for secure and efficient agent deployment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 ÓrákDevstral and Mistral models are open-source AI technologies designed for flexible deployment, fine-tuning, and scalable integration.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph alkalmazások a pénzügyekben
35 ÓrákLangGraph egy keretrendszer, amely állapotát tartó, több szereplős LLM alkalmazásokat építhet össze összetett gráfokkal, állandó állapottal és vezérléssel a futtatás felett.
Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) célközönsége a középszintűtől a haladó szintű szakemberek, akik LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és üzemeltetni megfelelő irányítással, megfigyelhetőséggel és megfeleléssel.
E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:
- Regulációs és audit követelményekhez igazodó, pénzügyi LangGraph folyamatokat tervezni.
- Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a graffálapot és eszközökbe.
- Biztonsági, megbízhatóság és emberi beavatkozásos irányítást valósítani kritikus folyamatokra.
- LangGraph rendszereket telepíteni, figyelni és optimalizálni teljesítmény, költség és SLA szempontjából.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Számos gyakorlat és gyakorlás.
- Hands-on implementáció élő laboratóriumi környezetben.
A tanfolyam testreszabási lehetőségei
- A tanfolyam testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy szervezzük meg.
LangGraph alapok: graffal alapuló LLM kérések és láncok
14 ÓrákLangGraph egy keretrendszer, amely grafikus szerkezetű LLM alkalmazások építésére szolgál, és támogatja a tervezést, ágazódást, eszközhasználatot, emlékezetet és irányítható végrehajtást.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatokkal dolgozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék tervezni és építeni biztonságos, több lépésből álló LLM folyamatokat LangGraph használatával.
Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:
- Központi LangGraph fogalmak (csomópontok, élek, állapot) magyarázatára és alkalmazásukra.
- Ágazódó prompt láncok építésére, amelyek eszközöket hívnak meg és emlékezést tartanak fenn.
- Lekérdezési és külső API-k integrálására a grafikus folyamatokban.
- LangGraph alkalmazások tesztelésére, hibakeresésére és értékelésére biztonságosság és megbízhatóság szempontjából.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és oktatóvezetett viták.
- Irányított laborok és kódbemenetek végigvezetése szandóckörnyezetben.
- Tervezés, tesztelés és értékelésre vonatkozó, scenárió alapú gyakorlatok.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabott változata érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 ÓrákLangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.
Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
- Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
- Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.
A képzés formája
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
- Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.
A képzés testreszabási lehetőségei
- Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.
LangGraph for Legal Applications
35 ÓrákLangGraph egy keretrendszer állapotmentes, több szereplős LLM alkalmazások építésére komponálható grafikonok formájában állandó állapotokkal és pontos végrehajtási irányítással.
Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan közép- és előkelő szakembereknek szánva, akik LangGraph alapú jogi megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és üzemeltetni a megfelelő megfelelés, nyomonkövethetőség és irányítási kontrollokkal.
Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Jogi specifikus LangGraph munkafolyamatokat tervezni, amelyek fenntartják az ellenőrizhetőséget és a megfelelést.
- Jogi ontológiákat és dokumentumszabványokat integrálni a grafikon állapotába és feldolgozásába.
- Védőkeretek, emberi beavatkozásos jóváhagyások és nyomonkövethető döntési utak implementálása.
- LangGraph szolgáltatások telepítését, figyelését és karbantartását végezni termelési környezetben figyelhetőséggel és költségkontrollokkal.
A képzés formája
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Kezdő implementáció élő laboratóriumi környezetben.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.
Dinamikus Munkafolyamatok Fejlesztése LangGraph és LLM Ügynökökkel
14 ÓrákLangGraph egy keretrendszer, amely gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatokat komponál, támogatja az ágazatot, eszközhasználatot, emlékezetet és vezérelhető végrehajtást.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az középházas mérnökökre és termékcsapatokra célzott, akik LangGraph gráflogikáját szeretnék összevonni LLM ügynök ciklusokkal, hogy dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazásokat építsenek, mint például ügyfélszolgálati ügynököket, döntési fákat és információszerzési rendszereket.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM ügynököket, eszközöket és emlékezetet.
- Feltételes útvonalakat, újratöltéseket és hibaállapotokat valósítsanak meg biztonságos végrehajtáshoz.
- Lehetőséget nyújtsanak a lekéréshez, API-khoz és strukturált kimenetekhez az ügynök ciklusokban.
- Értékeljék, monitorozzák és merevítse meg az ügynökök viselkedését megbízhatóság és biztonság érdekében.
A képzés formája
- Interaktív előadás és előmozdított vita.
- Irányított laboratóriumok és kódbemutatók szándékos környezetben.
- Jelenetalapú tervezési gyakorlatok és társbírálatok.
A képzés testreszabási lehetőségei
- Testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.
LangGraph for Marketing Automation
14 ÓrákLangGraph egy graffal alapú orchestration keretrendszer, amely lehetővé teszi a feltételes, több lépésből álló LLM és eszköz munkafolyamatokat, ideális a tartalomcsövek automatizálására és személyre szabására.
Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű marketing szakembereket, tartalomstratégusokat és automatizálási fejlesztőket céloz, akik LangGraph segítségével szeretnének dinamikus, ágakozó e-mail kampányokat és tartalomgenerálási munkafolyamatokat valósítani.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Kondicionális logikával rendelkező graffal alapú tartalom- és e-mail munkafolyamatokat tervezni.
- LLM-ek, API-k és adattárak integrálására automatizált személyre szabás érdekében.
- Állapot, memória és kontextus kezelésére több lépésből álló kampányokon át.
- Munkafolyamat teljesítményének és szállítási eredmények értékelésére, monitorozására és optimalizálására.
A képzés formája
- Interaktív előadások és csoportos vita.
- E-mail munkafolyamatok és tartalomcsövek implementálásával foglalkozó gyakorlati laborok.
- Szcenárió alapú gyakorlatok személyre szabás, szegmentálás és ágakozó logika témákban.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabott változatát kérhetik, vegyenek fel velünk a kapcsolatot.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 ÓrákLe Chat Enterprise is a private ChatOps solution that provides secure, customizable, and governed conversational AI capabilities for organizations, with support for RBAC, SSO, connectors, and enterprise app integrations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level product managers, IT leads, solution engineers, and security/compliance teams who wish to deploy, configure, and govern Le Chat Enterprise in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Le Chat Enterprise for secure deployments.
- Enable RBAC, SSO, and compliance-driven controls.
- Integrate Le Chat with enterprise applications and data stores.
- Design and implement governance and admin playbooks for ChatOps.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 ÓrákMistral is a high-performance family of large language models optimized for cost-effective production deployment at scale.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level infrastructure engineers, cloud architects, and MLOps leads who wish to design, deploy, and optimize Mistral-based architectures for maximum throughput and minimum cost.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement scalable deployment patterns for Mistral Medium 3.
- Apply batching, quantization, and efficient serving strategies.
- Optimize inference costs while maintaining performance.
- Design production-ready serving topologies for enterprise workloads.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Productizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 ÓrákMistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
- Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
- Design UX patterns for internal and external chat assistants.
- Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on integration exercises.
- Live-lab development of conversational assistants.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 ÓrákMistral Medium 3 is a high-performance, multimodal large language model designed for production-grade deployment across enterprise environments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI/ML engineers, platform architects, and MLOps teams who wish to deploy, optimize, and secure Mistral Medium 3 for enterprise use cases.
By the end of this training, participants will be able to:
- Deploy Mistral Medium 3 using API and self-hosted options.
- Optimize inference performance and costs.
- Implement multimodal use cases with Mistral Medium 3.
- Apply security and compliance best practices for enterprise environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 ÓrákMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 ÓrákMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.