Formation Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
QLoRA est une technique avancée de fine-tuning des grands modèles de langage (GML) en utilisant des méthodes de quantification, offrant ainsi un moyen plus efficace de fine-tuner ces modèles sans engendrer des coûts de calcul massifs. Cette formation couvrira à la fois les fondements théoriques et l'implémentation pratique du fine-tuning des GML en utilisant QLoRA.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour fine-tuner efficacement de grands modèles pour des tâches spécifiques et des personnalisations.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les GML.
- Mettre en œuvre QLoRA dans le fine-tuning des grands modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
- Optimiser les performances du fine-tuning sur des ressources calculatoires limitées en utilisant la quantification.
- Déployer et évaluer efficacement les modèles fine-tunés dans des applications réelles.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Bien des exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Introduction à QLoRA et la Quantification
- Aperçu de la quantification et son rôle dans l'optimisation des modèles
- Introduction au cadre QLoRA et ses avantages
- Differences clés entre QLoRA et les méthodes traditionnelles de fine-tuning
Fondements de Large Language Models (LLMs)
- Introduction aux LLM (Large Language Models) et leur architecture
- Défis du fine-tuning des grands modèles à grande échelle
- Comment la quantification aide à surmonter les contraintes computationnelles dans le fine-tuning des LLM
Mise en œuvre de QLoRA pour Fine-Tuning LLMs
- Configuration du cadre et de l'environnement QLoRA
- Préparation des jeux de données pour le fine-tuning QLoRA
- Guide pas à pas pour la mise en œuvre de QLoRA sur les LLMs en utilisant Python et PyTorch/TensorFlow
Optimisation des performances de Fine-Tuning avec QLoRA
- Comment équilibrer la précision du modèle et ses performances grâce à la quantification
- Techniques pour réduire les coûts de calcul et l'utilisation de la mémoire lors du fine-tuning
- Stratégies pour le fine-tuning avec des exigences matérielles minimales
Évaluation des Modèles Fine-Tunés
- Comment évaluer l'efficacité des modèles fine-tunés
- Métriques d'évaluation courantes pour les modèles de langage
- Optimisation des performances du modèle après le tuning et résolution des problèmes
Déploiement et Échelle des Modèles Fine-Tunés
- Bonnes pratiques pour déployer les LLM quantifiés dans des environnements de production
- Échelonnement du déploiement pour gérer les demandes en temps réel
- Outils et cadres pour le déploiement et la surveillance des modèles
Cas Pratiques Use Case et Études de Cas
- Étude de cas : Fine-tuning des LLMs pour le support client et les tâches NLP
- Exemples de fine-tuning des LLMs dans divers secteurs comme la santé, la finance et le e-commerce
- Leçons apprises des déploiements réels de modèles basés sur QLoRA
Résumé et Prochains Pas
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux
- Expérience en ajustement de modèles et apprentissage par transfert
- Familiarité avec les grands modèles de langage (GML) et les cadres d'apprentissage profond (par exemple, PyTorch, TensorFlow)
Public cible
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Développeurs IA
- Scientifiques des données
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Formation Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA - Enquiry
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
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- Comprendre les principes fondamentaux de Google Gemini AI.
- Connecter diverses sources de données à Gemini AI.
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants, aux équipes d'assistance à la clientèle et aux passionnés de technologie qui souhaitent comprendre les principes fondamentaux de l'IA de Claude et l'exploiter pour des applications commerciales.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les capacités et les cas d'utilisation de Claude AI.
- Configurer et interagir avec Claude AI de manière efficace.
- Automatiser les flux de travail de l'entreprise avec l'IA conversationnelle.
- Améliorer l'engagement et le soutien des clients en utilisant des solutions basées sur l'IA.
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14 HeuresCette formation en France (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.