CONTACT ONS

Cursusaanbod

Inleiding tot QLoRA en kwantificatie

  • Overzicht van kwantificatie en haar rol bij modeloptimalisatie
  • Inleiding tot het QLoRA-framework en de voordelen ervan
  • De belangrijkste verschillen tussen QLoRA en traditionele finetuningmethoden

Grondbeginselen van grote taalmodellen (LLMs)

  • Inleiding tot LLMs en hun architectuur
  • De uitdagingen bij het finetunen van grote modellen op schaal
  • Hoe kwantificatie helpt om rekenbeperkingen bij LLM-finetuning te overwinnen

QLoRA implementeren voor het finetunen van LLMs

  • Het QLoRA-framework en de benodigde omgeving instellen
  • Voorbereiden van datasets voor QLoRA-finetuning
  • Een stapsgewijze handleiding voor het toepassen van QLoRA op LLMs met behulp van Python en PyTorch of TensorFlow

Het finetuningproces optimaliseren met QLoRA

  • Balanceren tussen modelnauwkeurigheid en prestaties door middel van kwantificatie
  • Technieken om rekenkosten en geheugengebruik bij finetuning te verminderen
  • Strategieën voor effectief finetunen met beperkte hardware-mogelijkheden

Evaluatie van afgestemde modellen

  • Hoe de kwaliteit van finetunede modellen te beoordelen is
  • Veelgebruikte evaluatiemetingen voor taalmodellen
  • Het verbeteren van modelprestaties na afstemming en het oplossen van eventuele problemen

Implementatie en schaalbaarheid van afgestemde modellen

  • Beste praktijken voor de productie-implementatie van gekwantificeerde LLMs
  • Hoe implementaties te schalen zodat ze realtime verzoeken kunnen verwerken
  • Tools en frameworks voor het implementeren en monitoren van modellen

Praktijkvoorbeelden en casestudy’s

  • Casestudy: Finetunen van LLMs voor klantenservice en NLP-taken
  • Voorbeelden uit de praktijk binnen sectoren zoals gezondheidszorg, financiën en e-commerce
  • Lessons learned bij het inzetten van modellen gebaseerd op QLoRA in de praktijk

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Kennis van de basisprincipes van machine learning en neuronale netwerken
  • Ervaring met het finetunen van modellen en overdrachtsleren
  • Vertrouwdheid met grote taalmodellen (LLMs) en deep learning-frameworks zoals PyTorch of TensorFlow

Doelgroep

  • Machine learning-engineers
  • AI-ontwikkelaars
  • Data scientists
 14 Uren

Aangepaste bedrijfsopleiding

Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.

  • Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
  • Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
  • Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Investering

Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën