Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Duur 14 uren
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
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.
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
