Course Outline

Εισαγωγή στην Προσαρμογή Χαμηλής Κατάταξης (LoRA)

  • Τι είναι το LoRA;
  • Πλεονεκτήματα του LoRA για αποτελεσματική ρύθμιση
  • Σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους μικρορύθμισης

Κατανόηση των προκλήσεων Fine-Tuning

  • Περιορισμοί της παραδοσιακής μικρορύθμισης
  • Υπολογιστικοί και περιορισμοί μνήμης
  • Γιατί το LoRA είναι μια αποτελεσματική εναλλακτική

Ρύθμιση του περιβάλλοντος

  • Εγκατάσταση Python και απαιτούμενων βιβλιοθηκών
  • Ρύθμιση Hugging Face Transformers και PyTorch
  • Εξερευνώντας μοντέλα συμβατά με LoRA

Εφαρμογή LoRA

  • Επισκόπηση της μεθοδολογίας LoRA
  • Προσαρμογή προεκπαιδευμένων μοντέλων με LoRA
  • Βελτιστοποίηση για συγκεκριμένες εργασίες (π.χ. ταξινόμηση κειμένου, σύνοψη)

Βελτιστοποίηση του Fine-Tuning με το LoRA

  • Συντονισμός υπερπαραμέτρων για LoRA
  • Αξιολόγηση της απόδοσης του μοντέλου
  • Ελαχιστοποίηση της κατανάλωσης πόρων

Hands-On Labs

  • Βελτιστοποίηση του BERT με LoRA για ταξινόμηση κειμένου
  • Εφαρμογή LoRA στο T5 για εργασίες σύνοψης
  • Εξερεύνηση προσαρμοσμένων διαμορφώσεων LoRA για μοναδικές εργασίες

Ανάπτυξη μοντέλων LoRA-Tuned

  • Εξαγωγή και αποθήκευση μοντέλων συντονισμένων με LoRA
  • Ενσωμάτωση μοντέλων LoRA σε εφαρμογές
  • Ανάπτυξη μοντέλων σε περιβάλλοντα παραγωγής

Προηγμένες Τεχνικές στο LoRA

  • Συνδυασμός LoRA με άλλες μεθόδους βελτιστοποίησης
  • Κλιμάκωση LoRA για μεγαλύτερα μοντέλα και σύνολα δεδομένων
  • Διερεύνηση πολυτροπικών εφαρμογών με το LoRA

Προκλήσεις και βέλτιστες πρακτικές

  • Αποφυγή υπερβολικής προσαρμογής με LoRA
  • Εξασφάλιση επαναληψιμότητας στα πειράματα
  • Στρατηγικές για την αντιμετώπιση προβλημάτων και τον εντοπισμό σφαλμάτων

Μελλοντικές Τάσεις στην Αποτελεσματική Βελτιστοποίηση

  • Αναδυόμενες καινοτομίες στο LoRA και συναφείς μέθοδοι
  • Εφαρμογές του LoRA σε πραγματικό κόσμο AI
  • Ο αντίκτυπος της αποτελεσματικής μικρορύθμισης στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών της μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με τον προγραμματισμό Python
  • Εμπειρία με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως TensorFlow ή PyTorch

Ακροατήριο

  • προγραμματιστές
  • Επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories