آنچه یاد خواهید گرفت:

• تیونینگ دقیق مدل Llama با LoRA
• یادگیری اصول و علم پشت سازگاری با رتبه پایین
• تیونینگ دقیق مدل‌ها با LoRA بر روی GPUهای مصرف‌کننده کوچک
• استفاده از کتابخانه‌های PEFT ،TRL و Trainer از HuggingFace برای آموزش

پیش نیازهای دوره

• دانش پایه در زبان Python
• دانش پایه در یادگیری ماشین
• یک حساب Google Colab

توضیحات دوره

تسلط به تیونینگ دقیق LoRA بر روی Llama 1.1B با استفاده از مجموعه داده چت Guanaco: آموزش بر روی GPUهای مصرف‌کننده

پتانسیل تطبیق با رتبه پایین (LoRA) را برای تیونینگ دقیق کارآمد مدل‌های هوش مصنوعی با دوره آموزشی نوآورانه ما در Udemy آزاد کنید. این دوره برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین و مهندسان نرم‌افزار پیشرو طراحی شده است و شما را از طریق فرایند تیونینگ دقیق LoRA در مدل پیشرفته Llama 1.1B و با استفاده از دیتاست چت متنوع Guanaco راهنمایی می‌کند. رویکرد انقلابی LoRA، قابلیت شخصی‌سازی مدل‌های زبان بزرگ را بر روی GPUهای مصرف‌کننده فراهم می‌کند و دسترسی به فناوری پیشرفته هوش مصنوعی را با بهینه‌سازی استفاده از حافظه و کارایی محاسباتی دموکراتیک می‌سازد.

به عمق کاربرد عملی تیونینگ دقیق LoRA در چارچوب Transformers از HuggingFace بپردازید و از کتابخانه تیونینگ دقیق کارآمد پارامترها و Trainer شهودی HuggingFace بهره ببرید. این ترکیب نه تنها فرایند تیونینگ دقیق را ساده می‌کند، بلکه به طور قابل توجهی کارایی یادگیری و عملکرد مدل را بر روی دیتاست‌ها افزایش می‌دهد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• مقدمه‌ای بر تیونینگ دقیق LoRA: اصول تطبیق با رتبه پایین و نقش محوری آن در پیشرفت شخصی‌سازی و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی را درک کنید.
• کار عملی با Llama 1.1B و دیتاست چت Guanaco: با مدل Llama 1.1B و دیتاست چت Guanaco تعامل مستقیم داشته باشید و برای کاربرد واقعی تیونینگ دقیق LoRA آماده شوید.
• آموزش کارآمد بر روی GPUهای مصرف‌کننده: قابلیت تحول‌ساز LoRA را برای تیونینگ دقیق مدل‌های زبان بزرگ بر روی سخت‌افزار مصرف‌کننده کشف کنید و بر مزایای کم‌حافظه و محاسباتی آن تأکید کنید.
• ادغام با HuggingFace Transformers: استفاده از کتابخانه تیونینگ دقیق کارآمد پارامترهای HuggingFace و Trainer HuggingFace را برای انطباق مؤثر و ساده مدل‌ها تسلط یابید.
• تحلیل عمیق مقاله LoRA: به تحقیق اصلی LoRA پرداخته و متدولوژی‌ها، یافته‌ها و تأثیر آن بر حوزه NLP و فراتر از آن را بررسی کنید.
• تکنیک‌های ارزیابی و بهینه‌سازی مدل: عملکرد مدل تیونینگ دقیق شده خود را ارزیابی و بهینه کنید و از معیارها برای سنجش موفقیت و استراتژی‌هایی برای بهبود بیشتر استفاده کنید. مدل را قبل و بعد از آموزش برای مشاهده تأثیر آموزش LoRA بر خروجی‌های واقعی امتحان کنید.

این دوره برای چه کسانی است:

• کاربران هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: نوآورانی که به دنبال کسب مهارت‌های پیشرفته در تیونینگ دقیق مدل‌ها برای وظایف اختصاصی NLP هستند.
• دانشمندان داده: حرفه‌ای‌هایی که می‌خواهند از LoRA برای آموزش مؤثر مدل‌ها در دیتاست‌های منحصر به فرد استفاده کنند.
• علاقمندان به فناوری: افرادی که مشتاق به بررسی اجرای تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی بر روی پلتفرم‌های قابل دسترسی هستند.
• تحقیقات و دانشجویان دانشگاهی: پژوهشگران و فراگرفتن‌‌هایی که به دنبال عمیق‌تر کردن دانش خود در روش‌های نوین تیونینگ دقیق در تحقیقات هوش مصنوعی هستند.

پیش‌نیازها:

• تسلط به Python: داشتن پایه قوی در برنامه‌نویسی Python برای مشارکت مؤثر با مطالب دوره ضروری است.
• آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و NLP: شناخت پایه‌ای از اصول یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای بیشینه‌سازی نتایج یادگیری توصیه می‌شود.
• تجربه با فریم‌ورک‌های شبکه‌های عصبی: آشنایی قبلی با فریم‌ورک‌هایی مثل PyTorch، که توسط کتابخانه HuggingFace Transformers استفاده می‌شود، به تسهیل یادگیری کمک می‌کند.

به آینده تیونینگ مدل‌های هوش مصنوعی خوش آمدید و سفر خود را برای تسلط به تیونینگ دقیق LoRA بر روی Llama 1.1B با استفاده از دیتاست چت Guanaco آغاز کنید، در حالی که از قدرت GPUهای مصرف‌کننده و کارایی HuggingFace Transformers بهره می‌برید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• این دوره برای هر کسی است که می‌خواهد یاد بگیرد چگونه مدل‌های زبان بزرگ را با استفاده از LoRA بر روی HuggingFace تیونینگ دقیق کند. برای این کار به مهارت‌های پایه Python، دانش یادگیری ماشین و یک حساب Google Colab نیاز دارید.