Formation Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
Le réglage fin des modèles et des LLM est un processus clé dans l'adaptation des modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés à des tâches et des ensembles de données spécifiques. Ce cours explore les techniques, les outils et les meilleures pratiques pour le réglage fin, en se concentrant sur les implémentations pratiques et les stratégies d'optimisation pour atteindre de hautes performances.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
- Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
- Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
- Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Introduction au réglage fin
- Qu'est-ce que le réglage fin ?
- Cas d'utilisation et avantages du réglage fin
- Aperçu des modèles pré-entraînés et de l'apprentissage par transfert
Préparation du réglage fin
- Collecte et nettoyage des ensembles de données
- Comprendre les exigences en matière de données spécifiques à la tâche
- Analyse exploratoire des données et prétraitement
Techniques de mise au point
- Apprentissage par transfert et extraction de caractéristiques
- Réglage fin des transformateurs avec Hugging Face
- Réglage fin pour les tâches supervisées et non supervisées
Réglage fin Large Language Models (LLMs)
- Adaptation des LLM à des tâches de NLP (par exemple, classification de textes, résumés)
- Formation des LLM avec des ensembles de données personnalisés
- Contrôle du comportement du LLM avec l'ingénierie d'invite
Optimisation et évaluation
- Réglage des hyperparamètres
- Évaluation de la performance du modèle
- Traitement de l'overfitting et de l'underfitting
Mise à l'échelle des efforts de réglage fin
- Réglage fin sur des systèmes distribués
- Exploiter les solutions basées sur l'informatique dématérialisée pour l'extensibilité
- Études de cas : Projets de réglage fin à grande échelle
Meilleures pratiques et défis
- Meilleures pratiques pour réussir le réglage fin
- Défis et dépannages courants
- Considérations éthiques relatives au réglage fin des modèles d'IA
Sujets avancés (facultatif)
- Ajustement des modèles multimodaux
- Apprentissage à partir de zéro et à partir de peu d'échantillons
- Exploration des techniques LoRA (Low-Rank Adaptation)
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Expérience de la programmation Python
- Familiarité avec les modèles pré-entraînés et leurs applications
Audience
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Chercheurs en IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs) - Booking
Formation Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs) - Enquiry
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs) - Demande d'informations consulting
Demande d'informations consulting
Cours à venir
Cours Similaires
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe de l'apprentissage par transfert et les appliquer à des problèmes complexes du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
- Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
- Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
- Maîtriser le réglage fin multi-tâches pour améliorer les performances des modèles à travers les tâches.
AI Automation with n8n and LangChain
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et aux professionnels de l'informatique de tous niveaux qui souhaitent automatiser des tâches et des processus à l'aide de l'IA sans avoir à rédiger un code exhaustif.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
- Effectuer des analyses et des traitements de données avancés avec des agents d'IA.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux et aux ingénieurs en automatisation de niveau débutant qui souhaitent comprendre comment utiliser LangChain et les API pour automatiser les tâches répétitives et les flux de travail.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les bases de l'intégration API avec LangChain.
- Automatiser les flux de travail répétitifs en utilisant LangChain et Python.
- Utiliser LangChain pour connecter diverses API afin de mettre en place des processus commerciaux efficaces.
- Créer et automatiser des flux de travail personnalisés en utilisant les API et les capacités d'automatisation de LangChain.
Building Conversational Agents with LangChain
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent approfondir leur compréhension des agents conversationnels et appliquer LangChain à des cas d'utilisation du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et son application dans la construction d'agents conversationnels.
- Développer et déployer des agents conversationnels en utilisant LangChain.
- Intégrer des agents conversationnels avec des API et des services externes.
- Appliquer les techniques Natural Language Processing (NLP) pour améliorer la performance des agents conversationnels.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des flux de travail sécurisés et efficaces axés sur l'IA en utilisant Ollama.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
- Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
- Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent déployer des modèles affinés de manière fiable et efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés au déploiement de modèles finement ajustés en production.
- Conteneuriser et déployer des modèles en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
- Mettre en œuvre la surveillance et la journalisation pour les modèles déployés.
- Optimiser les modèles pour la latence et l'extensibilité dans des scénarios réels.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
- Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
- Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé et aux décideurs politiques qui souhaitent explorer les implications éthiques du développement de l'IA et apprendre à appliquer des lignes directrices éthiques lors de l'élaboration de solutions d'IA avec LangChain.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
- Comprendre l'impact de l'IA sur la société et les processus de prise de décision.
- Développer des stratégies pour construire des systèmes d'IA justes et transparents.
- Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques en matière d'IA dans des projets basés sur LangChain.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs web de niveau intermédiaire et aux concepteurs UX qui souhaitent tirer parti de LangChain pour créer des applications web intuitives et conviviales.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
- Analyser les données relatives au comportement des utilisateurs afin d'affiner les performances et l'expérience des applications web.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent affiner et personnaliser les modèles d'IA sur Ollama pour améliorer les performances et les applications spécifiques à un domaine.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
- Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
- Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
- Évaluer les améliorations apportées aux modèles et s'assurer de leur robustesse.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données de niveau avancé et aux professionnels de DevOps qui souhaitent exploiter les capacités de LangChain en l'intégrant à divers services en nuage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
LangChain Fundamentals
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.