Schulungsübersicht

Einführung in Low-Rank Adaptation (LoRA)

  • Was ist LoRA?
  • Vorteile von LoRA für eine effiziente Feinabstimmung
  • Vergleich mit traditionellen Feinabstimmungsmethoden

Verständnis der Herausforderungen der Feinabstimmung

  • Beschränkungen der traditionellen Feinabstimmung
  • Rechen- und Speicherbeschränkungen
  • Warum LoRA eine effektive Alternative ist

Einrichten der Umgebung

  • Installation von Python und der erforderlichen Bibliotheken
  • Einrichten von Hugging Face Transformatoren und PyTorch
  • Erforschen von LoRA-kompatiblen Modellen

LoRA implementieren

  • Überblick über die LoRA-Methodik
  • Anpassen von vortrainierten Modellen mit LoRA
  • Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben (z. B. Textklassifizierung, Zusammenfassung)

Optimierung des Fine-Tunings mit LoRA

  • Hyperparameter-Abstimmung für LoRA
  • Evaluierung der Modellleistung
  • Minimierung des Ressourcenverbrauchs

Praktische Übungen

  • Feinabstimmung von BERT mit LoRA für die Textklassifizierung
  • Anwendung von LoRA auf T5 für Zusammenfassungsaufgaben
  • Erkundung benutzerdefinierter LoRA-Konfigurationen für spezielle Aufgaben

Einsetzen von LoRA-abgestimmten Modellen

  • Exportieren und Speichern von LoRA-abgestimmten Modellen
  • Integration von LoRA-Modellen in Anwendungen
  • Einsatz von Modellen in Produktionsumgebungen

Fortgeschrittene Techniken in LoRA

  • Kombinieren von LoRA mit anderen Optimierungsmethoden
  • Skalierung von LoRA für größere Modelle und Datensätze
  • Erforschung multimodaler Anwendungen mit LoRA

Herausforderungen und Best Practices

  • Vermeiden von Überanpassung mit LoRA
  • Sicherstellung der Reproduzierbarkeit in Experimenten
  • Strategien zur Fehlersuche und Fehlerbehebung

Zukünftige Trends in der effizienten Feinabstimmung

  • Aufkommende Innovationen in LoRA und verwandten Methoden
  • Anwendungen von LoRA in der realen Welt der KI
  • Auswirkungen der effizienten Feinabstimmung auf die KI-Entwicklung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens
  • Vertrautheit mit Python Programmierung
  • Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch

Zielgruppe

  • Entwickler
  • KI-Praktiker
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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