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Generative AI Engineering and Fine-Tuning Transformers

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Generative AI Engineering and Fine-Tuning Transformers

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Joseph Santarcangelo
Ashutosh Sagar
Fateme Akbari

Dozenten: Joseph Santarcangelo

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Sought-after job-ready skills businesses need for working with transformer-based LLMs for generative AI engineering... in just 1 week.

  • How to perform parameter-efficient fine-tuning (PEFT) using LoRA and QLoRA

  • How to use pretrained transformers for language tasks and fine-tune them for specific tasks.

  • How to load models and their inferences and train models with Hugging Face.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Fine-tuning LLMs
  • Kategorie: LoRA and QLoRA
  • Kategorie: Pretraining transformers
  • Kategorie: PyTorch
  • Kategorie: Hugging Face

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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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

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
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 2 Module

In this module, you will be introduced to Fine Tuning. You’ll get an overview of generative models and compare Hugging Face and PyTorch frameworks. You’ll also gain insights into model quantization and learn to use pre-trained transformers and then fine-tune them using Hugging Face and PyTorch.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben4 App-Elemente

In this module, you will gain knowledge about parameter efficient fine-tuning (PEFT) and also learn about adapters such as LoRA (Low-Rank Adaptation) and QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation). In hands-on labs you will train a base model and pre-train LLMs with Hugging Face.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente4 Plug-ins

Dozenten

Joseph Santarcangelo
IBM
33 Kurse1.646.531 Lernende

von

IBM

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen