Инженерная разработка ИИ: тонкая настройка LLM с открытым исходным кодом с QLoRA и AWS

Модель искусственного интеллекта общего назначения часто не имеет специфических знаний, необходимых для решения специализированных бизнес-задач. Чтобы преодолеть этот разрыв, современные инженеры ИИ должны знать, как адаптировать модели с открытым исходным кодом, используя эффективные, экономичные методы настройки. Этот текстовый курс пошагово провождает вас через процесс тонкой настройке больших языковых моделей (LLM) на ваших собственных пользовательских наборах данных. Завершив этот курс, вы получите представление о механике настройки моделей, научитесь оптимизировать модели с минимальными вычислительными ресурсами и приобретете навыки развертывания моделей для использования в реальном мире. С помощью подробных письменных объяснений и четких фрагментов кода вы получиτε практическое представление об использовании современных рабочих процессов разверывания ИИ. Что вы узнаете: - Понять основную архитектуру LLM и основы тонкой настройки. - Применение методов эффективной параметрической точной настройки (ЭПДН) с уделением особого внимания ЛОРА и КЛОРА. - Подготовка и форматирование высококачественных пользовательских наборов данных для обучения. - Настройка обучающих конвейеров с использованием библиотек с открытым исходным кодом и PyTorch. - Разверните тонко настроенные модели на AWS SageMaker для масштабируемого вывода. - Создание интерактивных пользовательских интерфейсов с Streamlit, чтобы продемонстрировать свои пользовательские LLMs. Курс начинается с основных терминов, основных понятий и фундаментальных определений, а затем переходит к подготовке набора данных, конфигурациям обучения и стратегиям развертывания. Вы будете учиться, читая всеобъемлющие объяснения и изучая практические, готовые к производству примеры кода. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по обработке данных и энтузиастов технологий, которые хотят вступить в область разработки искусственного интеллекта. Не требуется предыдущего опыта работы с моделями машинного обучения или развертывания в облаке, что делает его идеальной отправной точкой для новичков. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу пользовательского искусственного интеллекта.