Python ile pratik GenAI Model Kuantifikasyonu

En son nesil yapay zeka modellerinin çalıştırılması için muazzam hesaplama kaynakları gerekiyor, bu da dağıtımı pahalı ve yavaş hale getiriyor. Kuantumlama, modelleri en az doğruluk kaybı ile sıkıştırarak bunu çözerek, standart donanım üzerinde verimli bir şekilde çalışmalarına izin veriyor. Bu kursta, temel model yapılarını anlamaktan Python kullanarak üretken yapay zeka modellerini aktif olarak sıkıştırmaya geçiş yapacaksınız. Bellek ayak izlerini azaltmanın ve çıkarım hızlarını hızlandırmanın, yapay zekâ uygulamalarınızı daha pratik, maliyet etkin ve üretim dağıtımı için hazır hale getirmenin yollarını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - FP16, INT8 ve INT4 gibi hassas formatlar da dahil olmak üzere model kuantumlamasının arkasındaki temel matematik ve kavramları anlayın. - Açık kaynaklı Python kütüphanelerini kullanarak büyük dil modellerini sıkıştırmak için Post-Training Quantization (PTQ) uygulayın. - Verimli yerel ve bulut dağıtımı için GPTQ, AWQ ve GGUF gibi modern kuantumlama tekniklerini ayarlayın. - Kısıtlı donanım üzerinde büyük modelleri çalıştırmak için 8-bit ve 4-bit hassas yüklemeyi uygulayın. - Performansı, bellek kullanımı ve sıkıştırılmış modellerin karmaşıklığını değerlendirerek üretim kalitesinin yüksek kalmasını sağlayın. Öğrenme yolculuğunuz, Python sıkıştırma çalışma akışlarına geçmeden önce sinir ağı ağırlıkları ve hassasiyetinin temel kavramlarıyla başlar. Adım adım açıklamaları okuyacak, optimizasyon kod bloklarını analiz edecek ve gerçek dünya modellerine kuantumlama stratejilerini uygulayacaksınız. Bu ders, Python geliştiricileri, hedefli yapay zeka mühendisleri ve yapay zekâ modellerini iyileştirmek isteyen veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Python ve makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı tavsiye edilir, ancak model iyileştirme veya kuantumlama ile önceden tecrübe gerekmez. Yaratıcı yapay zeka modellerinizi bugünden optimize etmeye başlayın ve daha hızlı, daha hafif uygulamalar oluşturun.