Schița de curs

Introducere în adaptarea cu rang scăzut (LoRA)

  • Ce este LoRA?
  • Avantajele LoRA pentru ajustarea fină eficientă
  • Comparație cu metodele tradiționale de reglare fină

Înțelegerea provocărilor ajustării fine

  • Limitări ale ajustării fine tradiționale
  • Constrângeri de calcul și de memorie
  • De ce LoRA este o alternativă eficientă

Configurarea mediului

  • Instalarea Python și a bibliotecilor necesare
  • Configurarea transformatoarelor Hugging Face și PyTorch
  • Explorarea modelelor compatibile cu LoRA

Implementarea LoRA

  • Prezentare generală a metodologiei LoRA
  • Adaptarea modelelor pre-antrenate cu LoRA
  • Reglarea fină pentru sarcini specifice (de exemplu, clasificarea textului, rezumarea)

Optimizarea ajustării fine cu LoRA

  • Reglarea hiperparametrilor pentru LoRA
  • Evaluarea performanței modelului
  • Minimizarea consumului de resurse

Laboratoare practice

  • Reglarea fină a BERT cu LoRA pentru clasificarea textului
  • Aplicarea LoRA la T5 pentru sarcini de rezumare
  • Explorarea configurațiilor LoRA personalizate pentru sarcini unice

Implementarea modelelor LoRA-ajustate

  • Exportul și salvarea modelelor LoRA-tuned
  • Integrarea modelelor LoRA în aplicații
  • Implementarea modelelor în medii de producție

Tehnici avansate în LoRA

  • Combinarea LoRA cu alte metode de optimizare
  • Scalarea LoRA pentru modele și seturi de date mai mari
  • Explorarea aplicațiilor multimodale cu LoRA

Provocări și bune practici

  • Evitarea supraadaptării cu LoRA
  • Asigurarea reproductibilității în experimente
  • Strategii pentru depanare și depanare

Tendințe viitoare în reglarea fină eficientă

  • Inovații emergente în LoRA și metode conexe
  • Aplicații ale LoRA în IA din lumea reală
  • Impactul ajustării fine eficiente asupra dezvoltării inteligenței artificiale

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a conceptelor de învățare automată
  • Familiaritate cu programarea Python
  • Experiență cu cadre de învățare profundă precum TensorFlow sau PyTorch

Audiență

  • Dezvoltatori
  • Profesioniști AI
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite