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Plan du cours
Introduction à l'adaptation de faible rang (LoRA)
- Qu'est-ce que la LoRA ?
- Avantages de la LoRA pour un réglage fin efficace
- Comparaison avec les méthodes traditionnelles de réglage fin
Comprendre les défis du réglage fin
- Limites du réglage fin traditionnel
- Contraintes de calcul et de mémoire
- Pourquoi LoRA est une alternative efficace
Mise en place de l'environnement
- Installation de Python et des bibliothèques nécessaires
- Mise en place des transformateurs Hugging Face et de PyTorch
- Exploration des modèles compatibles avec LoRA
Mise en œuvre de LoRA
- Vue d'ensemble de la méthodologie LoRA
- Adaptation de modèles pré-entraînés avec LoRA
- Ajustement fin pour des tâches spécifiques (par exemple, la classification de textes, le résumé)
Optimisation du réglage fin avec LoRA
- Réglage des hyperparamètres pour LoRA
- Évaluation des performances des modèles
- Minimiser la consommation de ressources
Travaux pratiques
- Optimisation de BERT avec LoRA pour la classification de textes
- Application de LoRA à T5 pour les tâches de résumé
- Exploration de configurations LoRA personnalisées pour des tâches uniques
Déploiement de modèles optimisés par LoRA
- Exporter et sauvegarder des modèles optimisés par LoRA
- Intégration des modèles LoRA dans les applications
- Déploiement de modèles dans des environnements de production
Techniques avancées de LoRA
- Combinaison de LoRA avec d'autres méthodes d'optimisation
- Mise à l'échelle de LoRA pour des modèles et des ensembles de données plus importants
- Explorer les applications multimodales avec LoRA
Défis et bonnes pratiques
- Éviter le surajustement avec LoRA
- Assurer la reproductibilité des expériences
- Stratégies de dépannage et de débogage
Tendances futures en matière de réglage fin efficace
- Innovations émergentes en matière de LoRA et de méthodes connexes
- Applications de LoRA dans le monde réel de l'IA
- Impact de la mise au point efficace sur le développement de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python.
- Expérience avec des frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow ou PyTorch
Public
- Développeurs
- Praticiens de l'IA
14 Heures