Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Képzés
A Low-Rank Adaptation (LoRA) egy élvonalbeli technika a nagyméretű modellek hatékony finomhangolására a hagyományos módszerek számítási és memóriaigényének csökkentésével. Ez a kurzus gyakorlati útmutatást ad a LoRA használatához az előre betanított modellek konkrét feladatokhoz való adaptálásához, így ideális az erőforrások szűkös környezetében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (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.
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.
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
Bevezetés az alacsony szintű adaptációba (LoRA)
- Mi az a LoRA?
- A LoRA előnyei a hatékony finomhangolás érdekében
- Összehasonlítás a hagyományos finomhangolási módszerekkel
A finomhangolási kihívások megértése
- A hagyományos finomhangolás korlátai
- Számítási és memória korlátok
- Miért hatékony alternatíva a LoRA?
A környezet beállítása
- Az Python és a szükséges könyvtárak telepítése
- A Hugging Face Transformers és a PyTorch beállítása
- LoRA-kompatibilis modellek felfedezése
A LoRA megvalósítása
- A LoRA módszertan áttekintése
- Előképzett modellek adaptálása LoRA-val
- Finomhangolás konkrét feladatokhoz (pl. szövegosztályozás, összegzés)
Finomhangolás optimalizálása LoRA segítségével
- Hiperparaméter hangolás LoRA-hoz
- A modell teljesítményének értékelése
- Az erőforrás-felhasználás minimalizálása
Hands-On Labs
- A BERT finomhangolása LoRA-val a szövegosztályozáshoz
- LoRA alkalmazása T5-re összegzési feladatokhoz
- Egyedi LoRA konfigurációk felfedezése egyedi feladatokhoz
LoRA-hangolt modellek telepítése
- LoRA-tuningolt modellek exportálása és mentése
- LoRA modellek integrálása alkalmazásokba
- Modellek üzembe helyezése éles környezetben
Speciális technikák a LoRA-ban
- A LoRA kombinálása más optimalizálási módszerekkel
- A LoRA méretezése nagyobb modellekhez és adatkészletekhez
- Multimodális alkalmazások felfedezése a LoRA segítségével
Kihívások és legjobb gyakorlatok
- Kerülje a LoRA-val való túlillesztést
- A reprodukálhatóság biztosítása kísérletekben
- Hibaelhárítási és hibakeresési stratégiák
A hatékony finomhangolás jövőbeli trendjei
- Feltörekvő innovációk a LoRA-ban és a kapcsolódó módszerekben
- A LoRA alkalmazásai a valós AI-ban
- A hatékony finomhangolás hatása a mesterséges intelligencia fejlesztésére
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
- Ismerkedés a Python programozással
- Mély tanulási keretrendszerekkel, például TensorFlow vagy PyTorch szerzett tapasztalat
Közönség
- Fejlesztők
- AI gyakorlók
14 Órák
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Képzés - Booking
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Képzés - Enquiry
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási szakembereket céloz meg, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb transzfertanulási technikákat, és alkalmazni kívánják azokat a valós világ összetett problémáira.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A transzfertanulás fejlett fogalmainak és módszereinek megértése.
- Alkalmazzon tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
- Alkalmazza a folyamatos tanulást a fejlődő feladatok és adatkészletek kezeléséhez.
- Sajátítsa el a többfeladatos finomhangolást, hogy javítsa a modell teljesítményét a feladatok között.
Olvass tovább...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
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...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
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...
Fine-Tuning Multimodal Models
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...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
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...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
- Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
- Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
- Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 ÓrákEz az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az átlagos szintűtől a haladó szintűig terjedő machine learning mérnököknek, AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik megtanulni szeretnének, hogyan használják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a QLoRA és a kvantizálási technikák elméletét LLMs-re.
- Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvmodellek finomhangolására doméntartományi alkalmazásokhoz.
- Optimálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantizálással.
- Hatékonyan telepíteni és értékelni finomhangolt modelleket valós világbeli alkalmazásokban.
Olvass tovább...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élős vagy online tanfolyam középszintű ML gyakorlókra és AI fejlesztőkre célzódik, akik finomítani és telepíteni szeretnék nyílt súlyú modelleket, mint például LLaMA, Mistral és Qwen speciális üzleti vagy belső alkalmazásokra.
E tanfolyam befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az open-source LLM-eket alkotó rendszereket és különbségeiket.
- Adathalmazokat és finomítási beállításokat készíteni modellekhez, mint LLaMA, Mistral és Qwen.
- Finomítási folyamatokat futtatni Hugging Face Transformers és PEFT segítségével.
- Finomított modelleket értékelni, menteni és biztonságos környezetekben telepíteni.
Olvass tovább...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élő edzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) az advanced-level gépi tanulás mérnököknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnék RLHF-ot alkalmazni, hogy nagy AI-modelleket finomítsanak kiváló teljesítmény, biztonság és egyeztetés érdekében.
Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megértetik az RLHF elméleti alapjait és azt, miért fontos a modern AI-fejlesztésben.
- Előkészítenek jutalommodelleket emberi visszajelzések alapján, hogy irányítsák a megerősítő tanulási folyamatokat.
- Finomítanak nagy nyelvmodelleket RLHF-technikákkal, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal egyeztessenek.
- Alkalmaznak legjobb gyakorlatokat az RLHF-folyamatok skálázására gyártás szintű AI-rendszerekhez.
Olvass tovább...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
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) Techniques for LLMs
14 ÓrákEz az oktatóvezetéses, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű adattudósoknak és művészintelligencia mérnököknek szól, akik olcsóbbá és hatékonyabbá szeretnék tenni a nagy nyelvmodellek finomhangolását LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszerekkel.
E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A paraméterhatékony finomhangolási módszereket megértetni.
- LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszereket megvalósítani Hugging Face PEFT használatával.
- PEFT módszereket összehasonlítani teljes finomhangolással szemben, a teljesítmény és költségkompromisszumok tekintetében.
- Finomhangolt nagy nyelvmodelleket kisebb számítógépes és tárolási igényekkel telepíteni és skálázni.
Olvass tovább...
Introduction to Transfer Learning
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...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
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...
