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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

Bei Coursera Plus enthalten

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
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Stufe Mittel

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Es dauert 7 Stunden
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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

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • 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 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 Kurse1.670.573 Lernende

von

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