Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) Training Cursus

Het aanpassen van open-source LLMs is een opkomende beste praktijk voor organisaties die AI-mogelijkheden willen aanpassen in veilige, kosteneffectieve en privé-omgevingen.

Deze docentgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op ML-practitioners en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die open-weight-modellen zoals LLaMA, Mistral, en Qwen willen aanpassen en implementeren voor specifieke zakelijke of interne toepassingen.

Na het volgen van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

Het ecosysteem en de verschillen tussen open-source LLMs te begrijpen.
Datasets en aanpassingsconfiguraties voor te bereiden voor modellen zoals LLaMA, Mistral, en Qwen.
Aanpassingspijplijnen uit te voeren met behulp van Hugging Face Transformers en PEFT.
Aangepaste modellen te evalueren, op te slaan en te implementeren in veilige omgevingen.

Opzet van de cursus

Interactieve lezingen en discussies.
Veel oefeningen en praktijk.
Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

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.

Cursusaanbod

Inleiding tot Open-Source LLMs

Wat zijn open-weight modellen en waarom ze belangrijk zijn
Overzicht van LLaMA, Mistral, Qwen, en andere community modellen
Toepassingsgebieden voor privé, op locatie, of veilige implementaties

Omgeving instellen en gereedschappen

Transformers, Datasets, en PEFT bibliotheken installeren en configureren
Appropiate hardware kiezen voor fine-tuning
Pre-trained modellen laden van Hugging Face of andere repositories

Data-voorbereiding en -verwerking

Datasetformaten (instructie tuning, chatdata, tekst alleen)
Tokenisering en sequentiebewerking
Aangepaste datasets en dataloaders maken

Fine-tuning technieken

Standaard volledige fine-tuning vs. parameter-efficiënte methoden
LoRA en QLoRA toepassen voor efficiënte fine-tuning
Trainer API gebruiken voor snelle experimenten

Model-evaluatie en -optimalisatie

Fijne-getoonde modellen beoordelen met generatie- en nauwkeurigheidsmetriken
Overfitting, generalisatie en validatiesets beheren
Prestatieoptimalisatie tips en loggen

Implementatie en privégebruik

Modellen opslaan en laden voor inferentie
Fijne-getoonde modellen implementeren in veilige bedrijfsomgevingen
Strategieën voor op-locatie vs. cloud implementatie

Gevallenstudies en toepassingsgebieden

Voorbeelden van bedrijfsgebruik van LLaMA, Mistral, en Qwen
Omgaan met multilinguale en domeinspecifieke fine-tuning
Discussie: Afwegingen tussen open en gesloten modellen

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

Een begrip van grote taalmallen (LLMs) en hun architectuur
Ervaring met Python en PyTorch
Basisvaardigheden in de Hugging Face ecosystem

Publiek

ML- practitioners
AI-ontwikkelaars

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

(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)

Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Voorlopige Aankomende Cursussen

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Gerelateerde categorieën

Deze site in andere landen/regio's

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.) Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Aangepaste bedrijfsopleiding

Voorlopige Aankomende Cursussen

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

Gerelateerde cursussen

Advanced LangGraph: Optimaliseren, Foutopsporing en Monitoring van Complexe Grafieken

Coding Agents Bouwen met Devstral: Van Agent Ontwerp tot Tooling

Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models

LangGraph Toepassingen in Financiële Sector

LangGraph Foundations: Grafgebaseerde LLM Prompting en Chaining

LangGraph in de Gezondheidszorg: Workflow Orchestratie voor Gereguleerde Omgevingen

LangGraph voor juridische toepassingen

Dynamische Workflows bouwen met LangGraph en LLM Agents

LangGraph voor Marketing Automation

Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls

Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)

Productizing Conversational Assistants met Mistral Connectors & Integrations

Enterprise-Grade Deployments met Mistral Medium 3

Mistral voor Verantwoord AI: Privacy, Data Residency & Ondernemingscontroles

Multimodal Applications met Mistral Modellen (Visie, OCR, & Document Begrip)

Gerelateerde categorieën

Large Language Models (LLMs)

Fine-Tuning

Deze site in andere landen/regio's

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites