Kurzusleírás
Bevezetés
A ParlAI jellemzőinek és felépítésének áttekintése
- ParlAI keretrendszer
- Főbb képességek és célok
- Alapfogalmak (ügynökök, üzenetek, tanárok és világok)
Kezdő lépések a ParlAI-val a Conversational AI számára
- Telepítés
- Egyszerű modell hozzáadása
- Egyszerű megjelenítési adatszkript
- Validálás és tesztelés
- Feladatok
- Ügynökképzés és értékelés
- Interakció modellekkel
Feladatok és adatkészletek használata a ParlAI-ban
- Adatkészletek hozzáadása
- Az adatok készletekre bontása (vonat, érvényes vagy teszt)
- JSON használata szövegfájl helyett
- Feladatok létrehozása és végrehajtása
Világok felfedezése, megosztás és kötegelés
- A világok fogalma
- Ügynökmegosztás
- A kötegelés végrehajtása
- Dinamikus kötegelés
Torch Generator és Ranker Agents használata
- Torch generátor ügynök
- Torch rangsoroló ügynök
- Példa modellek
- Modellek készítése
- Modellek képzése és értékelése
Beépített és egyéni mutatók hozzáadása
- Szabványos mérőszámok
- Egyéni mutatók hozzáadása
- Tanári mérőszámok
- Ügynökszintű mutatók (globális és helyi)
- A mutatók listája
Az edzésfutások felgyorsítása a ParlAI-ban
- Alapvonal beállítása
- Generációs parancs kihagyása
- Dinamikus kötegelt képzési parancs
- FP16 és több GPU használata
- Háttér előfeldolgozás
Más ParlAI-témák felfedezése
- Mutátorok használata és írása
- Crowdsourcing feladatok futtatása
- A meglévő chat szolgáltatások használata
- A transzformátor részegységeinek cseréje
- Tesztek futása és írása
- ParlAI tippek és trükkök
Hibaelhárítás
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- Python vagy más programozási nyelv ismerete
- A mesterséges intelligencia (AI) fogalmainak általános ismerete
Közönség
- Kutatók
- Fejlesztők
Vélemények (4)
The engagement of the instructor
Wayne Jeftha - Vodacom
Kurzus - Microsoft Bot Framework Composer
Példák/gyakorlatok tökéletesen illeszkednek a mi tartományunkhoz
Luc - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Az oktató nagyon készen állt, hogy válaszoljon minden kérdésemre
Caterina - Stamtech
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course