Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning Treningskurs
Optimalisering av store modeller for finjustering er avgjørende for å gjøre avanserte AI-applikasjoner gjennomførbare og kostnadseffektive. Dette kurset fokuserer på strategier for å redusere beregningskostnader, inkludert distribuert opplæring, modellkvantisering og maskinvareoptimalisering, slik at deltakerne kan distribuere og finjustere store modeller effektivt.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre teknikker for å optimalisere store modeller for kostnadseffektiv finjustering i virkelige scenarier.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å finjustere store modeller.
- Bruk distribuerte treningsteknikker på store modeller.
- Utnytt modellkvantisering og beskjæring for effektivitet.
- Optimaliser maskinvareutnyttelsen for finjusteringsoppgaver.
- Distribuer finjusterte modeller effektivt i produksjonsmiljøer.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til optimalisering av store modeller
- Oversikt over store modellarkitekturer
- Utfordringer med å finjustere store modeller
- Viktigheten av kostnadseffektiv optimalisering
Distribuerte opplæringsteknikker
- Introduksjon til data- og modellparallellisme
- Rammer for distribuert opplæring: PyTorch og TensorFlow
- Skalering over flere GPUer og noder
Modellkvantisering og beskjæring
- Forstå kvantiseringsteknikker
- Bruk beskjæring for å redusere modellstørrelsen
- Avveininger mellom nøyaktighet og effektivitet
Maskinvareoptimalisering
- Velge riktig maskinvare for finjusteringsoppgaver
- Optimalisering GPU og TPU-utnyttelse
- Bruk av spesialiserte akseleratorer for store modeller
Effektiv Data Management
- Strategier for å administrere store datasett
- Forbehandling og batching for ytelse
- Teknikker for dataforsterkning
Implementering av optimaliserte modeller
- Teknikker for å distribuere finjusterte modeller
- Overvåking og vedlikehold av modellens ytelse
- Eksempler fra den virkelige verden på optimalisert modellimplementering
Avanserte optimaliseringsteknikker
- Utforsker lavrangstilpasning (LoRA)
- Bruk av adaptere for modulær finjustering
- Fremtidige trender innen modelloptimalisering
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Erfaring med rammeverk for dyp læring som PyTorch eller TensorFlow
- Kjennskap til store språkmodeller og deres applikasjoner
- Forståelse av distribuerte databehandlingskonsepter
Publikum
- Maskinlæringsingeniører
- Cloud AI-spesialister
Open Training Courses require 5+ participants.
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning Treningskurs - Booking
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning Treningskurs - Enquiry
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsprofesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende overføringslæringsteknikker og bruke dem på komplekse problemer i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå avanserte konsepter og metoder innen overføringslæring.
- Implementere domenespesifikke tilpasningsteknikker for forhåndstrente modeller.
- Bruk kontinuerlig læring for å administrere utviklende oppgaver og datasett.
- Mestre finjustering av flere oppgaver for å forbedre modellytelsen på tvers av oppgaver.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å distribuere finjusterte modeller pålitelig og effektivt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å distribuere finjusterte modeller i produksjon.
- Containeriser og distribuer modeller ved hjelp av verktøy som Docker og Kubernetes.
- Implementer overvåking og logging for utplasserte modeller.
- Optimaliser modeller for ventetid og skalerbarhet i virkelige scenarier.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å tilpasse AI-modeller for kritiske økonomiske oppgaver.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for finansapplikasjoner.
- Utnytt forhåndstrente modeller for domenespesifikke oppgaver innen finans.
- Bruk teknikker for svindeloppdagelse, risikovurdering og generering av finansiell rådgivning.
- Sikre overholdelse av økonomiske forskrifter som GDPR og SOX.
- Implementere datasikkerhet og etisk AI-praksis i finansielle applikasjoner.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels til avansert nivå som ønsker å tilpasse forhåndstrente modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for finjustering og dens anvendelser.
- Forbered datasett for finjustering av forhåndstrente modeller.
- Finjuster store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimaliser modellytelsen og ta tak i vanlige utfordringer.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og AI-utøvere som ønsker å implementere finjusteringsstrategier for store modeller uten behov for omfattende beregningsressurser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementer LoRA for effektiv finjustering av store modeller.
- Optimaliser finjustering for miljøer med begrensede ressurser.
- Evaluer og distribuer LoRA-tunede modeller for praktiske bruksområder.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre multimodal modellfinjustering for innovative AI-løsninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen til multimodale modeller som CLIP og Flamingo.
- Forbered og forhåndsbehandle multimodale datasett effektivt.
- Finjuster multimodale modeller for spesifikke oppgaver.
- Optimaliser modeller for virkelige applikasjoner og ytelse.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre NLP-prosjektene sine gjennom effektiv finjustering av ferdigtrente språkmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for NLP-oppgaver.
- Finjuster forhåndstrente modeller som GPT, BERT og T5 for spesifikke NLP-applikasjoner.
- Optimaliser hyperparametre for forbedret modellytelse.
- Evaluer og distribuer finjusterte modeller i virkelige scenarier.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å lage spesialiserte AI-applikasjoner skreddersydd for spesifikke bransjer, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek-modeller, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forbered datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjuster DeepSeek LLM for domenespesifikke applikasjoner.
- Optimaliser og distribuer finjusterte modeller effektivt.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører, AI-utviklere og dataforskere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å lære hvordan de kan bruke QLoRA til effektiv finjustering av store modeller for spesifikke oppgaver og tilpasninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå teorien bak QLoRA og kvantiseringsteknikker for LLMs.
- Implementere QLoRA i finjustering av store språkmodeller for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere finjusteringsyytelse på begrensede beregningsressurser ved hjelp av kvantisering.
- Utplassere og evaluere finjusterte modeller effektivt i virkelige applikasjoner.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 timerDenne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører og AI-forskere som ønsker å anvende RLHF for å finjustere store AI-modeller for overlegen ytelse, sikkerhet og samstemming.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de teoretiske grunnlagene for RLHF og hvorfor det er avgjørende i moderne AI-utvikling.
- Implementere belønningsmodeller basert på menneskelig tilbakemelding for å veilede forsterkningslæringsprosesser.
- Finjustere store språklige modeller ved hjelp av RLHF-teknikker for å gjøre utdataene i tråd med menneskelige preferanser.
- Anvende beste praksis for å skalere RLHF-arbeidsflyter for produksjonsklare AI-systemer.
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte kraften til rask ingeniørkunst og få greps læring for å optimalisere LLM-ytelsen for virkelige applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for rask prosjektering og få-skuddslæring.
- Design effektive spørsmål for ulike NLP-oppgaver.
- Bruk få-skuddsteknikker for å tilpasse LLM-er med minimalt med data.
- Optimaliser LLM-ytelsen for praktiske bruksområder.
Introduction to Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsfagfolk på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og bruke overføringslæringsteknikker for å forbedre effektiviteten og ytelsen i AI-prosjekter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjernekonseptene og fordelene med overføringslæring.
- Utforsk populære forhåndstrente modeller og deres applikasjoner.
- Utfør finjustering av forhåndstrente modeller for tilpassede oppgaver.
- Bruk overføringslæring for å løse reelle problemer i NLP og datasyn.
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å diagnostisere og løse finjusteringsutfordringer for maskinlæringsmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Diagnostiser problemer som overtilpasning, undertilpasning og dataubalanse.
- Implementere strategier for å forbedre modellkonvergens.
- Optimaliser finjustering av rørledninger for bedre ytelse.
- Feilsøk opplæringsprosesser ved hjelp av praktiske verktøy og teknikker.