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.
Kursplan
Introduksjon til Low-Rank Adaptation (LoRA)
- Hva er LoRA?
- Fordeler med LoRA for effektiv finjustering
- Sammenligning med tradisjonelle finjusteringsmetoder
Forstå finjusteringsutfordringer
- Begrensninger ved tradisjonell finjustering
- Beregnings- og minnebegrensninger
- Hvorfor LoRA er et effektivt alternativ
Sette opp miljøet
- Installerer Python og nødvendige biblioteker
- Sette opp Hugging Face Transformers og PyTorch
- Utforsker LoRA-kompatible modeller
Implementering av LoRA
- Oversikt over LoRA-metodikk
- Tilpasning av ferdigtrente modeller med LoRA
- Finjustering for spesifikke oppgaver (f.eks. tekstklassifisering, oppsummering)
Optimalisering av finjustering med LoRA
- Hyperparameterinnstilling for LoRA
- Evaluering av modellens ytelse
- Minimere ressursforbruket
Praktiske laboratorier
- Finjustering av BERT med LoRA for tekstklassifisering
- Bruk av LoRA til T5 for oppsummeringsoppgaver
- Utforske tilpassede LoRA-konfigurasjoner for unike oppgaver
Utplassering av LoRA-tunede modeller
- Eksportere og lagre LoRA-innstilte modeller
- Integrering av LoRA-modeller i applikasjoner
- Utplassering av modeller i produksjonsmiljøer
Avanserte teknikker i LoRA
- Kombinere LoRA med andre optimaliseringsmetoder
- Skalering av LoRA for større modeller og datasett
- Utforske multimodale applikasjoner med LoRA
Utfordringer og beste praksis
- Unngå overmontering med LoRA
- Sikre reproduserbarhet i eksperimenter
- Strategier for feilsøking og feilsøking
Fremtidige trender innen effektiv finjustering
- Nye innovasjoner innen LoRA og relaterte metoder
- Anvendelser av LoRA i AI i den virkelige verden
- Effekten av effektiv finjustering på AI-utvikling
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av maskinlæringskonsepter
- Kjennskap til Python programmering
- Erfaring med rammeverk for dyp læring som TensorFlow eller PyTorch
Publikum
- Utviklere
- AI-utøvere
14 timer
