Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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