Mô hình lượng tử GenAI thực tế với Python

Quantization giải quyết vấn đề này bằng cách nén các mô hình với mức độ mất chính xác tối thiểu, cho phép chúng chạy hiệu quả trên phần cứng tiêu chuẩn. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ việc hiểu cấu trúc mô hình cơ bản sang nén tích cực các mô hình AI tạo ra bằng Python. Bạn sẽ học cách giảm lượng bộ nhớ và tăng tốc độ suy luận, làm cho các ứng dụng AI của bạn thực tế hơn, hiệu quả hơn về chi phí, và sẵn sàng cho việc triển khai sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu toán học cơ bản và các khái niệm đằng sau mô hình lượng tử, bao gồm các định dạng chính xác như FP16, INT8 và INT4. - Apply Post-Training Quantization (PTQ) để nén các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách sử dụng thư viện Python mã nguồn mở. - Cấu hình các kỹ thuật lượng tử hiện đại như GPTQ, AWQ và GGUF cho việc triển khai hiệu quả tại chỗ và đám mây. - Thực hiện tải chính xác 8-bit và 4-bit để chạy các mô hình lớn trên phần cứng hạn chế. - Đánh giá hiệu suất, sử dụng bộ nhớ, và sự rối loạn của các mô hình nén để đảm bảo chất lượng sản xuất vẫn cao. Chuyến đi học tập của bạn bắt đầu với các khái niệm cơ bản về trọng lượng và độ chính xác của mạng nơron trước khi chuyển sang các công việc nén Python thực tế. Bạn sẽ đọc qua các giải thích từng bước, phân tích các khối mã tối ưu, và thực hành áp dụng các chiến lược lượng tử hóa cho các mô hình thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho các nhà phát triển Python, kỹ sư AI tham vọng, và các nhà khoa học dữ liệu muốn tối ưu hóa các mô hình AI. Một hiểu biết cơ bản về Python và các khái niệm học máy được khuyến nghị, nhưng không cần kinh nghiệm trước đó với tối ưa hóa mô hình hay lượng tử hóa. Bắt đầu tối ưu hóa mô hình AI sinh học của bạn ngay hôm nay và xây dựng các ứng dụng nhanh hơn, nhẹ hơn.