Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot QLoRA en kwantisering
- Overzicht van kwantisering en haar rol bij het optimaliseren van modellen
- Inleiding tot het QLoRA-framework en haar voordelen
- Belangrijkste verschillen tussen QLoRA en traditionele methoden voor fine-tuning
Fundamentals van Large Language Models (LLMs)
- Inleiding tot LLMs en hun architectuur
- Uitdagingen bij het schaalbaar maken van fine-tuning van grote modellen
- Hoe kwantisering helpt om rekenkundige beperkingen bij het fine-tuning van LLMs te overwinnen
Implementeren van QLoRA voor Fine-Tuning LLMs
- Het QLoRA-framework en de omgeving instellen
- Datasets voorbereiden voor QLoRA fine-tuning
- Stapsgewijze gids voor het implementeren van QLoRA op LLMs met behulp van Python en PyTorch/TensorFlow
Optimaliseren van de prestaties van Fine-Tuning met QLoRA
- Hoe de balans tussen modelnauwkeurigheid en prestaties te behouden met kwantisering
- Technieken voor het verlagen van de rekenkosten en geheugengebruik tijdens fine-tuning
- Strategieën voor fine-tuning met minimale hardwarevereisten
Evaluatie van Fine-Tuned Modellen
- Hoe de effectiviteit van fine-tuned modellen te beoordelen
- Veelvoorkomende evaluatiemetrieken voor taalmodellen
- Optimaliseren van de prestaties van het model na het tunen en het oplossen van problemen
Implementeren en Schalen van Fine-Tuned Modellen
- Beste praktijken voor het implementeren van gekwantiseerde LLMs in productieomgevingen
- Schalen van de implementatie om real-time aanvragen te verwerken
- Hulpmiddelen en frameworks voor modelimplementatie en monitoring
Reële Use Cases en casestudies
- Casestudie: Fine-tuning van LLMs voor klantenservice en NLP-taken
- Voorbeelden van fine-tuning van LLMs in verschillende sectoren zoals gezondheidszorg, financiën en e-commerce
- Lessons geleerd uit echte implementaties van QLoRA-gebaseerde modellen
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Begrip van de fundamenten van machine learning en neurale netwerken
- Ervaring met modelafstemming en transfer learning
- Kennis van grote taalmodellen (LLMs) en diep lerende frameworks (bijvoorbeeld PyTorch, TensorFlow)
Doelgroep
- Machine learning engineers
- AI developers
- Data scientists
14 Uren
