Eğitim İçeriği

Derin Öğrenme ile DeepSeek LLM İnce Ayarına Giriş

  • DeepSeek modelleri özetlemesi, örneğin DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3
  • LLM'leri ince ayarlama ihtiyacı anlayışı
  • İnce ayarla benzetme mühendisliği karşılaştırması

İnce Ayar için Veri Kümesinin Hazırlanması

  • Alan özel veri kümelerini oluşturulama
  • Veri ön işleme ve temizleme teknikleri
  • DeepSeek LLM için tokenizasyon ve veri kümesi formatlama

İnce Ayar Ortamının Kurulumu

  • GPU ve TPU hızlandırma kurulumu
  • DeepSeek LLM ile Hugging Face Transformers'ın kurulumu
  • İnce ayarlama için hiperparametreler anlayışı

DeepSeek LLM'yi İnce Ayarlama

  • Süper visör ince ayarının uygulanması
  • LoRA (Düşük Rank Uyarlaması) ve PEFT (Parametre Efektif İnce Ayarlama) kullanma
  • Büyük ölçekli veri kümeleri için dağıtılmış ince ayarın çalıştırılması

İnce Ayarlanan Modellerin Değerlendirilmesi ve Optimizasyonu

  • değerlendirme metrikleri ile model performansının değerlendirilmesi
  • aşırı uyum ve az uyuma ele alınması
  • tahmin hızını ve model verimliliğini optimize etme

İnce Ayarlanan DeepSeek Modellerinin Yaygınlaştırılması

  • API yaygınlaştırması için modellerin paketlenmesi
  • ince ayarlanmış modelerin uygulamalara entegrasyonu
  • bulut ve kenar hesaplama ile yaygınlaşmaların ölçeklendirilmesi

Gerçek Dünya Kullanım Alanları ve Uygulamaları

  • finans, sağlık ve müşteri desteği için ince ayarlanmış LLM'ler
  • endüstri uygulamalarının durum çalışmaları
  • alan özel yapay zeka modellerinde etik consideratıons

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi ve derin öğrenme çerçevelerinde deneyim
  • Transformerlar ve büyük dil modelleri (LLMs) ile tanışlık
  • Veri ön işleme ve model eğitimi teknikleri hakkında bilgi

Hedef Kitle

  • LLM fine-tuningü keşfeden AI araştırmacıları
  • Özel AI modelleri geliştiren makine öğrenimi mühendisleri
  • AI ile desteklenen çözümleri uygulayan ileri düzey geliştiriciler
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler