Corso di formazione Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
L'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per la messa a punto è fondamentale per rendere fattibili ed economiche le applicazioni di intelligenza artificiale avanzate. Questo corso si concentra sulle strategie per ridurre i costi computazionali, tra cui l'addestramento distribuito, la quantizzazione dei modelli e l'ottimizzazione dell'hardware, consentendo ai partecipanti di distribuire e mettere a punto modelli di grandi dimensioni in modo efficiente.
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche per l'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per una messa a punto conveniente in scenari del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide della messa a punto di modelli di grandi dimensioni.
- Applicare tecniche di training distribuite a modelli di grandi dimensioni.
- Sfrutta la quantizzazione e l'eliminazione dei modelli per l'efficienza.
- Ottimizza l'utilizzo dell'hardware per le attività di messa a punto.
- Distribuisci modelli ottimizzati in modo efficace negli ambienti di produzione.
Formato del corso
- Lezione e discussione interattiva.
- Un sacco di esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.
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Struttura del corso
Introduzione all'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni
- Panoramica delle architetture di modelli di grandi dimensioni
- Sfide nella messa a punto di modelli di grandi dimensioni
- L'importanza di un'ottimizzazione efficiente in termini di costi
Tecniche di formazione distribuite
- Introduzione ai dati e al parallelismo dei modelli
- Framework per la formazione distribuita: PyTorch e TensorFlow
- Scalabilità su più GPU e nodi
Quantizzazione e potatura del modello
- Comprendere le tecniche di quantizzazione
- Applicazione dell'eliminazione per ridurre le dimensioni del modello
- Compromessi tra precisione ed efficienza
Ottimizzazione hardware
- Scegliere l'hardware giusto per le attività di messa a punto
- Ottimizzazione GPU e utilizzo del TPU
- Utilizzo di acceleratori specializzati per modelli di grandi dimensioni
Efficiente Data Management
- Strategie per la gestione di set di dati di grandi dimensioni
- Pre-elaborazione e batch per le prestazioni
- Tecniche di aumento dei dati
Distribuzione di modelli ottimizzati
- Tecniche per la distribuzione di modelli ottimizzati
- Monitoraggio e mantenimento delle prestazioni del modello
- Esempi reali di distribuzione ottimizzata del modello
Tecniche avanzate di ottimizzazione
- Esplorare l'adattamento di basso rango (LoRA)
- Utilizzo di adattatori per la messa a punto modulare
- Tendenze future nell'ottimizzazione dei modelli
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza con framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow
- Familiarità con i modelli linguistici di grandi dimensioni e le loro applicazioni
- Comprensione dei concetti di calcolo distribuito
Pubblico
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Specialisti dell'intelligenza artificiale nel cloud
21 ore
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Corsi relativi
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche di transfer learning all'avanguardia e applicarle a problemi complessi del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere concetti e metodologie avanzate nell'apprendimento di trasferimento.
- Implementare tecniche di adattamento specifiche del dominio per modelli pre-addestrati.
- Applica l'apprendimento continuo per gestire attività e set di dati in evoluzione.
- Padroneggia la messa a punto multi-task per migliorare le prestazioni del modello in tutte le attività.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare modelli ottimizzati in modo affidabile ed efficiente.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide legate all'implementazione di modelli ottimizzati nell'ambiente di produzione.
- Containerizza e distribuisci i modelli utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes.
- Implementare il monitoraggio e la registrazione per i modelli distribuiti.
- Ottimizza i modelli per la latenza e la scalabilità in scenari reali.
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale per attività finanziarie critiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti dell'ottimizzazione per le applicazioni finanziarie.
- Sfrutta i modelli pre-addestrati per attività specifiche del dominio nel settore finanziario.
- Applica tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
- Garantisci la conformità alle normative finanziarie come GDPR e SOX.
- Implementa la sicurezza dei dati e le pratiche etiche di intelligenza artificiale nelle applicazioni finanziarie.
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
- Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
- Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
- Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare strategie di messa a punto per modelli di grandi dimensioni senza la necessità di ampie risorse computazionali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi dell'adattamento di basso rango (LoRA).
- Implementa LoRA per una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni.
- Ottimizza l'ottimizzazione per ambienti con risorse limitate.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati per LoRA per applicazioni pratiche.
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Fine-Tuning Multimodal Models
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare la messa a punto di modelli multimodali per soluzioni di intelligenza artificiale innovative.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi l'architettura dei modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
- Prepara e pre-elabora in modo efficace i set di dati multimodali.
- Ottimizza i modelli multimodali per attività specifiche.
- Ottimizza i modelli per le applicazioni e le prestazioni del mondo reale.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i loro progetti di PNL attraverso l'efficace messa a punto di modelli linguistici pre-addestrati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti della messa a punto per le attività di NLP.
- Ottimizza i modelli pre-addestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni NLP specifiche.
- Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati in scenari reali.
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo e guidato da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori AI di livello avanzato, ingegneri di machine learning e sviluppatori che desiderano ottimizzare DeepSeek modelli LLM per creare applicazioni AI specializzate su misura per industrie, domini o esigenze aziendali specifiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
- Preparare set di dati e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
- Affinare DeepSeek LLM per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare e distribuire modelli ottimizzati in modo efficiente.
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreQuesto corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio-avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per addestrare in modo efficiente modelli grandi su specifiche attività e personalizzazioni.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per LLM (Large Language Models).
- Mettere in pratica QLoRA nell'addestramento di modelli linguistici grandi per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare le prestazioni dell'addestramento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
- Deployare e valutare modelli addestrati in applicazioni reali in modo efficiente.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 oreQuesto corso guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico avanzati e ricercatori di IA che desiderano applicare RLHF per affinare modelli AI grandi per una prestazione, sicurezza e allineamento superiori.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi teoriche dell'RLHF e perché è essenziale nello sviluppo moderno dell'IA.
- Mettere in pratica modelli di reward basati sul feedback umano per guidare i processi di apprendimento per rinforzo.
- Perfezionare grandi modelli linguistici utilizzando tecniche RLHF per allineare le uscite con le preferenze umane.
- Applicare le migliori pratiche per la scalabilità dei flussi di lavoro RLHF per sistemi AI di grado produttivo.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano sfruttare la potenza dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi per ottimizzare le prestazioni LLM per le applicazioni del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i principi dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi.
- Progetta prompt efficaci per varie attività di NLP.
- Sfrutta le tecniche a pochi colpi per adattare gli LLM con dati minimi.
- Ottimizza le prestazioni LLM per applicazioni pratiche.
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Introduction to Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello principiante e intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di apprendimento di trasferimento per migliorare l'efficienza e le prestazioni nei progetti di intelligenza artificiale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi del transfer learning.
- Esplora i modelli pre-addestrati più diffusi e le relative applicazioni.
- Esegui l'ottimizzazione di modelli pre-addestrati per attività personalizzate.
- Applica il transfer learning per risolvere problemi del mondo reale in PNL e visione artificiale.
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano affinare le proprie competenze nella diagnosi e nella risoluzione di problemi di messa a punto per i modelli di apprendimento automatico.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Diagnostica problemi come l'overfitting, l'underfitting e lo squilibrio dei dati.
- Implementare strategie per migliorare la convergenza dei modelli.
- Ottimizza l'ottimizzazione delle pipeline per ottenere prestazioni migliori.
- Esegui il debug dei processi di formazione utilizzando strumenti e tecniche pratiche.
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