Bevezetés a Nagy Nyelvi Modell (LLM) alapjaihoz Képzés
Large Language Models (LLMs) olyan mély neurális hálózati modellek, amelyek adott bemenet vagy kontextus alapján természetes nyelvű szövegeket tudnak generálni. Különböző tartományokból és forrásokból származó nagy mennyiségű szöveges adatra képzettek, és képesek megragadni a természetes nyelv szintaktikai és szemantikai mintáit. Az LLM-ek lenyűgöző eredményeket értek el különféle természetes nyelvi feladatokban, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket kívánnak használni különféle természetes nyelvi feladatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglal egy népszerű LLM-et.
- Hozzon létre egy alapvető LLM-et, és finomhangolja azt egy egyéni adatkészleten.
- Használja az LLM-eket különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb.
- Az LLM-ek hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.
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
- Mik azok a Large Language Models (LLMs)?
- LLM-ek kontra hagyományos NLP-modellek
- Az LLM-ek jellemzőinek és architektúrájának áttekintése
- Az LLM-ek kihívásai és korlátai
Az LLM-ek megértése
- Az LLM életciklusa
- Hogyan működnek az LLM-ek
- Az LLM fő összetevői: kódoló, dekódoló, figyelem, beágyazások stb.
Kezdő lépések
- A Fejlesztési Környezet kialakítása
- LLM telepítése fejlesztői eszközként, pl. Google Colab, Hugging Face
Együttműködés LLM-ekkel
- Az elérhető LLM lehetőségek feltárása
- LLM létrehozása és használata
- LLM finomhangolása egyéni adatkészleten
Szöveg Összegzés
- A szövegösszegzés feladatának és alkalmazásainak megértése
- LLM használata kivonatoló és absztrakt szövegösszegzéshez
- A generált összefoglalók minőségének értékelése olyan mérőszámok segítségével, mint a ROUGE, BLEU stb.
Kérdés megválaszolása
- A kérdés megválaszolás feladatának és alkalmazásainak megértése
- LLM használata nyílt és zárt tartományú kérdések megválaszolásához
- A generált válaszok pontosságának értékelése olyan mérőszámok segítségével, mint az F1, EM stb.
Szöveggenerálás
- A szöveggenerálás feladatának és alkalmazásainak megértése
- LLM használata feltételes és feltétel nélküli szöveggeneráláshoz
- A generált szövegek stílusának, hangjának és tartalmának szabályozása olyan paraméterekkel, mint a hőmérséklet, top-k, top-p stb.
LLM-ek integrálása más keretrendszerekkel és platformokkal
- LLM-ek használata PyTorch vagy TensorFlow funkcióval
- LLM-ek használata Flask vagy Streamlit funkcióval
- LLM-ek használata Google Cloud vagy AWS szolgáltatással
Hibaelhárítás
- Az LLM-ek gyakori hibáinak és hibáinak megértése
- A TensorBoard használata az edzési folyamat figyelésére és megjelenítésére
- PyTorch Lightning használata a képzési kód egyszerűsítésére és a teljesítmény javítására
- Hugging Face adatkészletek használata az adatok betöltésére és előfeldolgozására
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A természetes nyelvi feldolgozás és a mélytanulás megértése
- Tapasztalat Python és PyTorch vagy TensorFlow
- Alapszintű programozási tapasztalat
Közönség
- Fejlesztők
- NLP rajongók
- Adattudósok
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Bevezetés a Nagy Nyelvi Modell (LLM) alapjaihoz Képzés - Booking
Bevezetés a Nagy Nyelvi Modell (LLM) alapjaihoz Képzés - Enquiry
Bevezetés a Nagy Nyelvi Modell (LLM) alapjaihoz - 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.
Privát mesterséges intelligencia munkafolyamatok létrehozása a Ollama segítségével
14 ÓrákEz az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű szakembereknek szánt, akik szeretnék biztonságos és hatékony AI-vezérelt munkafolyamatokat valósítani Ollama-t használva.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Ollama telepítése és konfigurálása magán AI feldolgozásra.
- AI-modellek integrálása biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
- AI teljesítmény optimalizálása adatvédelmi fenntartás mellett.
- Üzleti folyamatok automatizálása helyszíni AI képességekkel.
- Biztonsági és kormányzati irányelvek betartása vállalati szinten.
LLM-ek telepítése és optimalizálása Ollamával
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű szakembereknek szól, akik a Ollama segítségével szeretnének LLM-eket telepíteni, optimalizálni és integrálni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- LLM-ek beállítása és üzembe helyezése a Ollama használatával.
- Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény és a hatékonyság érdekében.
- Használja ki a GPU gyorsulást a jobb következtetési sebesség érdekében.
- Integrálja a Ollama-et munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
- Az AI-modell teljesítményének nyomon követése és karbantartása az idő múlásával.
Fine-Tuning és AI modellek testreszabása a Ollama oldalon
14 ÓrákEz a tanfolyam, amelyet az oktató vezet (online vagy helyszínen), azokat a haladó szintű szakembereket célozza meg, akik kíváncsaak az AI-modellek finomhangolására és testreszabására a Ollama-n, hogy javítsák a teljesítményüket és alkalmazásukhoz igazítsák őket.
A tanfolyam lezárásakor a résztvevők képesek lesznek:
- Hatékony környezet létrehozására a Ollama-n történő AI-modellek finomhangolásához.
- Adathalmazok előkészítésére felügyelt finomhangoláshoz és erősítési tanuláshoz.
- AI-modellek optimalizálására teljesítmény, pontosság és hatékonyság szempontjából.
- Testreszabott modellek telepítésére termelési környezetben.
- A modelljavítások értékelésére és biztonságuk biztosítására.
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.
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.
Kezdő lépések a Ollama használatával: Helyi AI-modellek futtatása
7 ÓrákEz a tanfolyamvezető, élő képzés (online vagy helyszínen) azokat a kezdő szintű szakembereket célozza, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és használni a Ollama-t, hogy helyi gépeiken futtassanak AI-modelleket.
A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:
- Megértik a Ollama alapjait és képességeit.
- Beállítják a Ollama-t helyi AI-modellek futtatásához.
- Telepítenek és interaktálnak LLMs-alakzatokkal a Ollama használatával.
- Optimalizálják a teljesítményt és a erőforrás-használatot az AI-feladatokra.
- Kutatják az helyi AI-deployment eszközöket különböző iparágakban.