Hugging Face के साथ जनरेटिव AI के मूल सिद्धांत

शक्तिशाली भाषा मॉडल के साथ एप्लिकेशन बनाने के लिए तैयार हैं लेकिन निश्चित नहीं हैं कि कहाँ से शुरू करें? यह कोर्स Hugging Face इकोसिस्टम के आवश्यक उपकरणों का उपयोग करके जनरेटिव AI की दुनिया में एक स्पष्ट, टेक्स्ट-आधारित मार्ग प्रदान करता है। इस कोर्स के अंत तक, आप Large Language Models (LLMs) के साथ काम करने के लिए संपूर्ण वर्कफ़्लो को समझेंगे। आप Transformers और tokenization जैसी मुख्य अवधारणाओं से लेकर विशिष्ट कार्यों, जैसे टेक्स्ट समराइज़ेशन और रचनात्मक सामग्री निर्माण, के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक कौशल तक आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - Transformers और Large Language Models के पीछे के मुख्य सिद्धांतों को समझें। - पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और डेटासेट खोजने और उपयोग करने के लिए Hugging Face Hub को नेविगेट करें। - मॉडल इनपुट के लिए अपने टेक्स्ट डेटा को तैयार करने के लिए tokenization प्रक्रिया में महारत हासिल करें। - किसी विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित करने हेतु कस्टम डेटासेट पर मौजूदा LLM को फाइन-ट्यून करने का अभ्यास करें। - कम कंप्यूट के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए parameter-efficient fine-tuning (PEFT) तकनीकों को लागू करें। - quantization जैसी विधियों का उपयोग करके inference के लिए मॉडल को ऑप्टिमाइज़ करना सीखें। - Retrieval-Augmented Generation (RAG) सहित सामान्य LLM एप्लिकेशन पैटर्न का अन्वेषण करें। यह कोर्स डेटा तैयारी, मॉडल चयन, फाइन-ट्यूनिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन को कवर करने वाले हैंड्स-ऑन अभ्यास की ओर बढ़ने से पहले मूलभूत सिद्धांत से शुरू होता है। आप अपने कौशल को चरण-दर-चरण बनाने के लिए विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और लिखित उदाहरणों के साथ अभ्यास करेंगे। यह कोर्स शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। Hugging Face या deep learning के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python की बुनियादी समझ सहायक होगी। आज ही जनरेटिव AI की दुनिया में अपनी यात्रा शुरू करें।