Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus

Low-Rank Adaptation (LoRA) is een geavanceerde techniek voor het efficiënt verfijnen van grootschalige modellen door de reken- en geheugenvereisten van traditionele methoden te verminderen. Deze cursus biedt praktische begeleiding bij het gebruik van LoRA om vooraf getrainde modellen aan te passen voor specifieke taken, waardoor het ideaal is voor omgevingen met beperkte bronnen.

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau en AI-beoefenaars die fine-tuningstrategieën voor grote modellen willen implementeren zonder dat er uitgebreide rekenbronnen nodig zijn.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

Begrijp de principes van Low-Rank Adaptation (LoRA).
Implementeer LoRA voor efficiënte fijnafstelling van grote modellen.
Optimaliseer de fijnafstelling voor omgevingen met beperkte bronnen.
Evalueer en implementeer LoRA-afgestemde modellen voor praktische toepassingen.

Vorm van de cursus

Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en oefenen.
Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Opties voor het aanpassen van cursussen

Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op

Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.

Cursusaanbod

Inleiding tot aanpassing aan lage rangen (LoRA)

Wat is LoRA?
Voordelen van LoRA voor efficiënte fine-tuning
Vergelijking met traditionele fine-tuning-methoden

Inzicht in uitdagingen bij het verfijnen van

Beperkingen van traditionele fine-tuning
Computationele en geheugenbeperkingen
Waarom LoRA een effectief alternatief is

Het instellen van de omgeving

Installeren van Python en vereiste bibliotheken
Instellen Hugging Face Transformers en PyTorch
LoRA-compatibele modellen verkennen

Implementatie van LoRA

Overzicht van de LoRA-methodologie
Vooraf getrainde modellen aanpassen met LoRA
Fine-tuning voor specifieke taken (bijv. tekstclassificatie, samenvatting)

Fine-tuning optimaliseren met LoRA

Hyperparameterafstemming voor LoRA
Modelprestaties evalueren
Minimaliseren van het verbruik van hulpbronnen

Hands-on laboratoria

Fine-tuning van BERT met LoRA voor tekstclassificatie
LoRA toepassen op T5 voor samenvattingstaken
Aangepaste LoRA-configuraties verkennen voor unieke taken

LoRA-afgestemde modellen implementeren

LoRA-afgestemde modellen exporteren en opslaan
Integratie van LoRA-modellen in applicaties
Modellen implementeren in productieomgevingen

Geavanceerde technieken in LoRA

LoRA combineren met andere optimalisatiemethoden
LoRA schalen voor grotere modellen en datasets
Multimodale toepassingen verkennen met LoRA

Uitdagingen en best practices

Overfitting met LoRA vermijden
Zorgen voor reproduceerbaarheid in experimenten
Strategieën voor het oplossen van problemen en het opsporen van fouten

Toekomstige trends in efficiënte fine-tuning

Opkomende innovaties in LoRA en verwante methoden
Toepassingen van LoRA in real-world AI
Impact van efficiënte finetuning op AI-ontwikkeling

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

Basiskennis van machine learning-concepten
Bekendheid met Python programmeren
Ervaring met deep learning frameworks zoals TensorFlow of PyTorch

Audiëntie

Ontwikkelaars
AI-beoefenaars

14 Uren

Leveringsopties

PRIVÉGROEPSTRAINING

Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.

Pre-cursusgesprek met uw trainer
Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -

Op maat gemaakte overzichten
Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten

Training gepland op een datum naar keuze
Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen

Private Group Prices RRP from €4560 online delivery, based on a group of 2 delegates, €1440 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.

Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Leveringsopties

PRIVÉGROEPSTRAINING

OPENBARE TRAINING

Voorlopige Aankomende Cursussen

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Gerelateerde categorieën

Deze site in andere landen/regio's

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus

Cursusaanbod

Vereisten

Leveringsopties

PRIVÉGROEPSTRAINING

OPENBARE TRAINING

Voorlopige Aankomende Cursussen

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

Gerelateerde cursussen

Advanced Techniques in Transfer Learning

Deploying Fine-Tuned Models in Production

Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

Fine-Tuning Multimodal Models

Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

Introduction to Transfer Learning

Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

Gerelateerde categorieën

Fine-Tuning

Deze site in andere landen/regio's

Europe

Asia Pacific

North America

South America

Africa / Middle East

Other sites