Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do techniky Low-Rank Adaptation (LoRA)

  • Co je LoRA?
  • Výhody využití LoRA při efektivním ladění
  • Srovnání s tradičními metodami ladění

Pochopení obtíží spojených s laděním modelů

  • Nevýhody klasických postupů ladění
  • Omezení v oblasti výpočetního výkonu a paměti
  • Důvody, proč je LoRA vhodnou alternativou

Nastavení pracovního prostředí

  • Instalace Pythonu a potřebných knihoven
  • Konfigurace nástrojů Hugging Face Transformers a PyTorch
  • Seznámení s modely kompatibilními s technikou LoRA

Implementace techniky LoRA

  • Přehled metodologie LoRA
  • Adaptace předtrénovaných modelů pomocí LoRA
  • Ladění pro specifické úlohy (např. klasifikaci textu, tvorbu shrnutí)

Optimalizace procesu ladění s využitím LoRA

  • Doladění hyperparametrů pro použití techniky LoRA
  • Hodnocení výkonnosti modelu
  • Snižování nároku na výpočetní a paměťové prostředky

Praktická cvičení

  • Ladění modelu BERT pomocí LoRA pro klasifikaci textů
  • Využití techniky LoRA u modelu T5 při tvorbě shrnutí
  • Testování vlastních konfigurací LoRA pro speciální úlohy<\/ul>

    Nasazení modelů upravených pomocí LoRA

    • Export a uložení takto přizpůsobených modelů
    • Integrace modelů s technikou LoRA do aplikací
    • Nasazení upravených modelů do produkčního prostředí

    Pokročilé techniky využití LoRA

    • Kombinace techniky LoRA s dalšími optimalizačními metodami
    • Rozšiřování možností LoRA na velké modely a rozsáhlé datové sady
    • Aplikace LoRA v multimodálních systémech

    Výzvy a osvědčené postupy

    • Jak se vyhnout přetrénování modelů při použití LoRA
    • Zajištění reprodukovatelnosti experimentů
    • Doporučení pro řešení problémů a ladění procesů

    Budoucí trendy v efektivním ladění modelů

    • Nové inovace v rámci techniky LoRA i dalších metod
    • Praktické uplatnění techniky LoRA v reálných systémech AI
    • Dopad efektivního ladění na vývoj umělé inteligence

    Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalosti konceptů strojového učení
  • Ovládání programovacího jazyka Python
  • Zkušenosti s frameworky hlubokého učení, jako je TensorFlow nebo PyTorch

Cílová skupina

  • Programátorům
  • Specialistům na umělou inteligenci
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie