Fine-Tuning Kihajthatásainak Hozamodozása Képzés

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.