Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
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