Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
QLoRA ve Kuantifikasyona Giriş
- Kuantifikasyonun model optimizasyonundaki rolüne genel bir bakış
- QLoRA frameworkine giriş ve avantajları
- QLoRA'nın geleneksel fine-tuning yöntemlerinden ana farkları
Large Language Models (LLMs) Temelleri
- LLM'lerin ve mimarilerinin tanıtıldığı genel bakış
- Büyük modellerin ölçeklendirilmiş fine-tuningundaki zorluklar
- Kuantifikasyonun LLM fine-tuninginde hesaplama kısıtlamalarını aşmada nasıl yardımcı olduğu
Fine-Tuning LLM'ler için QLoRA Uygulaması
- QLoRA frameworkini ve ortamını kurma
- QLoRA fine-tuningi için veri kümelerinin hazırlanması
- Python ve PyTorch/TensorFlow kullanarak LLM'lerde QLoRA uygulama adım adım rehberi
QLoRA ile Fine-Tuning Performansı Optimizasyonu
- Kuantifikasyonla model doğruluğunu ve performansını nasıl dengeleme
- Fine-tuning sırasında hesap maliyetlerini ve bellek kullanımını azaltma teknikleri
- Minimum donanım gereksinimleriyle fine-tuning stratejileri
Tamamlanan Modellerin Değerlendirilmesi
- Tamamlanan modellerin etkinliğini değerlendirmek için nasıl bir yaklaşımla ilerlenir
- Soğutma modelleri için yaygın değerlendirme ölçüleri
- Fine-tuning sonrası model performansını optimize etme ve sorun giderme
Tamamlanan Modellerin Dağıtılması ve Ölçeklendirilmesi
- Üretim ortamlarına kuantifikasyonlu LLM'lerin dağıtımına yönelik en iyi uygulamalar
- Gerçek zamanlı taleplere yanıt vermek için dağıtımın ölçeklenmesi
- Model dağıtımı ve izleme için araçlar ve frameworkler
Günlük Hayat Use Caseleri ve Durum Çalışmaları
- Durum Çalışması: Müşteri destek ve NLP görevleri için LLM'lerin fine-tuningu
- Sağlık, finans ve e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde LLM'lerin fine-tuningu örnekleri
- QLoRA tabanlı modellerin gerçek dünya dağıtımlarından öğrendikler
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi temelleri ve sinir ağları hakkındaki bilgi
- Model ayarlaması ve aktarım öğrenimi deneyimi
- Büyük dil modelleri (LLMs) ve derin öğrenme çerçeveleriyle (örn., PyTorch, TensorFlow) tanışlık
Kitlesi
- Makine öğrenimi mühendisleri
- AI geliştiricileri
- Veri bilimciler
14 Saat