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Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über die Funktionen und Architektur von ParlAI
- ParlAI-Rahmenwerk
- Zentrale Fähigkeiten und Ziele
- Kernkonzepte (Agenten, Nachrichten, Lehrer und Welten)
Erste Schritte mit ParlAI für Conversational AI
- Installation
- Hinzufügen eines einfachen Modells
- Einfaches Skript zur Anzeige von Daten
- Validierung und Testen
- Aufgaben
- Agententraining und Auswertung
- Interaktion mit Modellen
Arbeiten mit Aufgaben und Datensätzen in ParlAI
- Hinzufügen von Datensätzen
- Trennen von Daten in Sätze (train, valid oder test)
- Verwendung von JSON anstelle einer Textdatei
- Erstellen und Ausführen von Aufgaben
Welten, gemeinsame Nutzung und Batching erforschen
- Das Konzept der Welten
- Gemeinsame Nutzung von Agenten
- Implementierung der Stapelverarbeitung
- Dynamische Stapelverarbeitung
Verwendung von Torch Generator- und Ranker-Agenten
- Torch Generator-Agent
- Torch Ranker-Agent
- Beispiel-Modelle
- Erstellen von Modellen
- Trainieren und Auswerten von Modellen
Hinzufügen integrierter und benutzerdefinierter Metriken
- Standard-Metriken
- Hinzufügen von benutzerdefinierten Metriken
- Metriken für Lehrer
- Metriken auf Agentenebene (global und lokal)
- Liste der Metriken
Beschleunigung von Trainingsläufen in ParlAI
- Einstellen einer Baseline
- Befehl "Generierung überspringen
- Befehl für dynamisches Batching-Training
- FP16 und mehrere GPUs verwenden
- Preprocessing im Hintergrund
Andere ParlAI-Themen erforschen
- Verwenden und Schreiben von Mutatoren
- Crowdsourcing-Aufgaben ausführen
- Nutzung bestehender Chat-Dienste
- Auswechseln von Transformer-Unterkomponenten
- Ausführen und Schreiben von Tests
- ParlAI Tipps und Tricks
Fehlersuche
Zusammenfassung und Fazit
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python oder anderen Programmiersprachen
- Allgemeines Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz (KI)
Zielgruppe
- Forscher
- Entwickler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.