Online or onsite, instructor-led live Fine-Tuning training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use customized machine learning models to optimize performance for specific tasks, datasets, or applications.
Fine-Tuning training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Prague onsite live Fine-Tuning trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
This instructor-led, live training in Prague (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and AI engineers who wish to fine-tune large language models more affordably and efficiently using methods like LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning.By the end of this training, participants will be able to:
Understand the theory behind parameter-efficient fine-tuning approaches.
Implement LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning using Hugging Face PEFT.
Compare performance and cost trade-offs of PEFT methods vs. full fine-tuning.
Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.
Tento instruktorův vedený živý kurz v Prague (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.
Tento instruktorův kurz v reálném čase v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, inženýry strojového učení a vývojáře, kteří chtějí vyladit DeepSeek modely LLM tak, aby vytvořily specializované aplikace umělé inteligence přizpůsobené konkrétním odvětví, domény nebo obchodní potřeby.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
Pochopte architekturu a možnosti modelů DeepSeek, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
Připravte datové sady a předzpracujte data pro jemné doladění.
Dolaďte DeepSeek LLM pro aplikace specifické pro doménu.
Optimalizujte a nasazujte efektivně vyladěné modely.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.
Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 počítačová školení v Prague
Fine-Tuning počítačové kurzy v Prague
Fine-Tuning kurzy v Prague
Víkendové Fine-Tuning kurzy v Prague
Večerní Fine-Tuning školení v Prague, Fine-Tuning přijímač v Prague, Fine-Tuning školitel v Prague, Víkendové Fine-Tuning školení v Prague, Fine-Tuning vedené školitelem v Prague, Večerní Fine-Tuning kurzy v Prague, Fine-Tuning individuální školení v Prague, Fine-Tuning koučování v Prague, Fine-Tuning školení v Prague, Fine-Tuning uzavřená školení v Prague, Fine-Tuning on-site v Prague, Fine-Tuning lektor v Prague