Die Nachfrage nach technischen KI-Fähigkeiten explodiert. Unternehmen suchen händeringend nach KI-Ingenieuren, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können. Dieser Kurs "Generative AI Engineering and Fine-Tuning Transformers" vermittelt berufsrelevante Fähigkeiten, die Ihre KI-Karriere vorantreiben werden.
Generative KI-Technik und Feinabstimmung von Transformatoren
Generative KI-Technik und Feinabstimmung von Transformatoren
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Joseph Santarcangelo
1.782 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(13 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 8 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Gesuchte berufsreife Fähigkeiten, die Unternehmen für die Arbeit mit transformatorbasierten LLMs für generatives AI-Engineering benötigen... in nur 1 Woche.
Durchführung der parametereffizienten Feinabstimmung (PEFT) mit LoRA und QLoRA
Wie man vortrainierte Transformatoren für Sprachaufgaben verwendet und sie für spezifische Aufgaben fein abstimmt.
Laden von Modellen und ihren Schlussfolgerungen und Trainieren von Modellen mit Hugging Face.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feinabstimmung der LLMs
- Kategorie: LoRA und QLoRA
- Kategorie: Vorbildungstransformatoren
- Kategorie: PyTorch
- Kategorie: Umarmendes Gesicht
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
Bewertungen
4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul werden Sie in die Feinabstimmung eingeführt. Sie erhalten einen Überblick über generative Modelle und vergleichen die Frameworks Hugging Face und PyTorch. Sie erhalten außerdem Einblicke in die Modellquantisierung und lernen, wie man vortrainierte Transformatoren verwendet und diese dann mit Hugging Face und PyTorch fein abstimmt.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben4 App-Elemente
In diesem Modul erwerben Sie Kenntnisse über die parametereffiziente Feinabstimmung (PEFT) und lernen auch Adapter wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) kennen. In praktischen Übungen werden Sie ein Basismodell trainieren und LLMs mit Hugging Face vortrainieren.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente4 Plug-ins
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Geprüft am 16. Nov. 2024
The coding part in the labs provided in this course was very helpful and helped me to stabilize my learning.
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Häufig gestellte Fragen
Der Kurs dauert etwa 8 Stunden, so dass Sie innerhalb von nur einer Woche über die Fähigkeiten verfügen, die Sie brauchen, um einen Arbeitgeber zu beeindrucken!
Dieser Kurs ist auf mittlerem Niveau angesiedelt. Um den größtmöglichen Lernerfolg zu erzielen, müssen Sie über Grundkenntnisse in Python, PyTorch und der Transformer-Architektur verfügen. Sie sollten auch mit Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze vertraut sein.
Dieser Kurs ist Teil der Generative AI Engineering mit LLMs Spezialisierung. Wenn Sie die Spezialisierung abschließen, werden Sie die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen haben, um Job-Rollen wie KI-Ingenieur, NLP-Ingenieur, Ingenieur für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler oder Software-Entwickler zu übernehmen, die sich bewerben wollen, um mit LLMs zu arbeiten.