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

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