Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Počítačový Kurz
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) je specializovaná dovednost používaná k posílení multimodálních AI systémů, které zpracovávají jak vizuální, tak textové vstupy pro aplikace ve skutečném světě.
Tato instruktorem vedena živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na pokročilé inženýry počítačového vidění a vývojáře AI, kteří chtějí jemně přizpůsobit VLM modely jako CLIP a Flamingo ke zlepšení výkonu na vizuálně-textových úlohách specifických pro konkrétní odvětví.
Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:
- Chápat architekturu a metody předtrénování vizuálně-lingvistických modelů.
- Jemně přizpůsobit VLM modely pro klasifikaci, vyhledávání, popisování nebo multimodální dotazování.
- Připravovat datové sady a aplikovat strategie PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) ke snížení nároků na zdroje.
- Hodnotit a nasazovat přizpůsobené VLM modely ve produkčních prostředích.
Formát kurzu
- Interaktivní přednášky a diskuse.
- Mnoho cvičení a praktické praxe.
- Rukouvedena implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti přizpůsobení kurzu
- Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás k zorganizování.
Návrh Školení
Úvod do modelů vizuálního a jazykového zpracování (VLM)
- Přehled VLM a jejich role v multimodální AI
- Populární architektury: CLIP, Flamingo, BLIP atd.
- Aplikace: vyhledávání, popisy obrázků, autonomní systémy, analýza obsahu
Příprava prostředí pro fine-tuning
- Nastavení OpenCLIP a dalších knihoven VLM
- Formáty datových sad s páry obrázek-tekst
- Předzpracování datových potoků pro vizuální a jazykové vstupy
Fine-tuning modelů CLIP a podobných
- Kontrastní ztrátová funkce a společné prostorevé embeddingy
- Praktická část: fine-tuning CLIP na vlastních datových sadách
- Zpracování doménně specifických a vícejazyčných dat
Pokročilé techniky fine-tuningu
- Použití LoRA a adapter-based metod pro efektivitu
- Tuning vstupních příkazů a vizuální injekce příkazů
- Porovnání zero-shot a fine-tuned hodnocení
Hodnocení a benchmarking
- Metriky pro VLM: přesnost vytěžení, BLEU, CIDEr, recall
- Diagnosticské nástroje pro vizuální-tekstovou aliniaci
- Vizualizace prostorových embeddingů a špatně klasifikovaných případů
Nasazení a použití v reálných aplikacích
- Export modelů pro inferenci (TorchScript, ONNX)
- Integrace VLM do datových toků nebo API
- Zvažování zdrojových potřeb a škálování modelu
Případové studie a aplikované scénáře
- Analýza médií a moderace obsahu
- Vyhledávání a vytěžení v e-commerce a digitálních knihovnách
- Vícemodální interakce v robotice a autonomních systémech
Závěr a další kroky
Požadavky
- Pochopení hlubokého učení pro vizuální a lingvistickou zpracování (NLP)
- Zkušenosti s PyTorchem a modely na bázi transformerů
- Obrněnost s architekturami multimodálních modelů
Účastníci
- Inženýři počítačového zpracování obrazu
- Vývojáři AI
Veřejné školení vyžaduje minimálně 5 účastníků.
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Počítačový Kurz - Rezervace
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Počítačový Kurz - Dotaz
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Dotaz ohledně konzultace
Dotaz ohledně konzultace
Nadcházející kurzy
Související kurzy
Pokročilé Techniky Transfer Learning
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na strojové učení, kteří si přejí osvojit si nejmodernější techniky učení s přenosem a aplikovat je na složité problémy reálného světa.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte pokročilé koncepty a metodiky v transferovém učení.
- Implementujte doménově specifické adaptační techniky pro předem trénované modely.
- Aplikujte neustálé učení ke správě vyvíjejících se úloh a datových sad.
- Ovládněte jemné ladění více úkolů pro zvýšení výkonu modelu napříč úkoly.
Deployování Vylepšených Modelů do Produkčního Prostředí
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasazovat vyladěné modely.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy nasazení vyladěných modelů do výroby.
- Kontejnerujte a nasazujte modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
- Implementujte monitorování a protokolování pro nasazené modely.
- Optimalizujte modely pro latenci a škálovatelnost ve scénářích reálného světa.
Oblastní Specifické Dosazení pro Finanční Sektory
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v přizpůsobování modelů umělé inteligence pro kritické finanční úkoly.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění finančních aplikací.
- Využijte předem připravené modely pro úkoly ve financích specifické pro určitou doménu.
- Aplikujte techniky pro odhalování podvodů, hodnocení rizik a generování finančního poradenství.
- Zajistěte soulad s finančními předpisy, jako je GDPR a SOX.
- Implementujte zabezpečení dat a etické postupy AI ve finančních aplikacích.
Finetuning Modelů a Velkých Jazykových Modelů (LLM)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
- Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
- Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
- Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.
Efektivní Dosaďování s Nízorovou Adaptací (LoRA)
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat strategie jemného ladění pro velké modely bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy adaptace na nízké hodnocení (LoRA).
- Implementujte LoRA pro efektivní jemné doladění velkých modelů.
- Optimalizujte jemné ladění pro prostředí s omezenými zdroji.
- Vyhodnoťte a nasaďte modely vyladěné LoRA pro praktické aplikace.
Posouzení Multimodálních Modelů
28 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zvládnout dolaďování multimodálního modelu pro inovativní řešení AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte architekturu multimodálních modelů jako CLIP a Flamingo.
- Efektivně připravujte a předzpracujte multimodální datové sady.
- Vylaďte multimodální modely pro konkrétní úlohy.
- Optimalizujte modely pro aplikace a výkon v reálném světě.
Fine-Tuning pro Přirozený Jazykový Zpracování (NLP)
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
- Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
- Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
- Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.
Fine-Tuning DeepSeek LLM pro Vytvoření Specializovaných AI Modelů
21 hodinyTento instruktorův živý vzdělávací kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro pokročilé odborníky v oblasti umělé inteligence, specialisty v oblasti strojového učení a vývojáře, kteří chtějí finetunovat modely DeepSeek LLM na vytvoření specializovaných AI aplikací přizpůsobených specifickým odvětvím, doménám nebo potřebám podniku.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět architektuře a schopnostem DeepSeek modelů, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
- Připravovat datasety a předzpracovávat data pro finetuning.
- Finetunovat modely DeepSeek LLM pro doménově specifické aplikace.
- Optimalizovat a efektivně nasazovat finetunované modely.
Fine-Tuning Velké Jazykové Modely pomocí QLoRA
14 hodinyTento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.
Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
- Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
- Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
- Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.
Fine-Tuning s Reinforcement Learning z lidského zpětné vazby (RLHF)
14 hodinyTento instruktorův kurz v reálném čase v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení a AI výzkumníky, kteří chtějí použít RLHF ke kalibrování velkých AI modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, bezpečnosti a shody.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teoretické základy RLHF a proč jsou důležité ve moderním vývoji AI.
- Implementovat odměnové modely na základě lidské zpětné vazby, které řídí procesy reforčního učení.
- Kalibrovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF tak, aby výstupy odpovídaly lidem předkládaným preferencím.
- Použít nejlepší praktiky pro škálování pracovních postupů RLHF pro produkční AI systémy.
Optimalizace Velkých Modelů pro Ekonomické Fine-Tuning
21 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat techniky pro optimalizaci velkých modelů pro nákladově efektivní dolaďování v reálných scénářích.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte výzvy jemného ladění velkých modelů.
- Aplikujte distribuované tréninkové techniky na velké modely.
- Využijte kvantizaci a prořezávání modelu pro efektivitu.
- Optimalizujte využití hardwaru pro úkoly jemného ladění.
- Efektivně nasazujte vyladěné modely v produkčním prostředí.
Inženýrství vyzv a ošetření s malým počtem ukázek
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít sílu rychlého inženýrství a několikanásobného učení k optimalizaci výkonu LLM pro aplikace v reálném světě.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte principy rychlého inženýrství a několikanásobného učení.
- Navrhněte efektivní výzvy pro různé úkoly NLP.
- Využijte techniky několika snímků k přizpůsobení LLM s minimem dat.
- Optimalizujte výkon LLM pro praktické aplikace.
Parametrům eficientní techniky Fine-Tuning (PEFT) pro velké modely jazyka (LLM)
14 hodinyTento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry AI, kteří chtějí efektivněji a ekonomicky fine-tunovat velké jazykové modely pomocí metod jako jsou LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning.
Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Pochopit teorii za přístupy k parametricky efektivnímu fine-tuningu.
- Implementovat LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning pomocí Hugging Face PEFT.
- Srovnávat výkonnostní a nákladové obchodní podmínky metod PEFT s plným fine-tuningem.
- Nasazovat a škálovat fine-tunované LLMs s sníženými požadavky na výpočetní prostředky a úložiště.
Úvod do přenosu učení
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé profesionály v oblasti strojového učení, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky přenosu učení ke zlepšení efektivity a výkonu v projektech AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte základní koncepty a výhody transferového učení.
- Prozkoumejte oblíbené předem vyškolené modely a jejich aplikace.
- Proveďte jemné doladění předtrénovaných modelů pro vlastní úkoly.
- Aplikujte přenosové učení k řešení reálných problémů v NLP a počítačovém vidění.
Řešení problémů při finetuningu
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří si přejí zdokonalit své dovednosti v diagnostice a řešení problémů s dolaďováním modelů strojového učení.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Diagnostikujte problémy, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení a nevyváženost dat.
- Implementujte strategie pro zlepšení konvergence modelů.
- Optimalizujte jemné doladění potrubí pro lepší výkon.
- Ladit tréninkové procesy pomocí praktických nástrojů a technik.
