Ajuste fino de modelos de IA de código abierto con PEFT y LoRA en Python

Aprovechando las técnicas de ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT, por sus siglas en inglés), puede adaptar modelos grandes a sus tareas específicas con hardware de nivel de consumidor. Este curso basado en texto lo guiará a través del proceso de personalización de modelos de IA de código abierto utilizando Python y Hugging Face.Hará la transición de la comprensión de los términos básicos de aprendizaje automático a la implementación de técnicas avanzadas y de ahorro de recursos como la adaptación de bajo rango (LoRA) y la cuantización. Qué aprenderá: Comprenda los conceptos fundamentales del ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) y por qué es esencial para el desarrollo de IA moderno; Configure las bibliotecas Hugging Face para cargar, tokenizar y preparar conjuntos de datos de código abierto para el entrenamiento de modelos; Aplique la adaptación de rango bajo (LoRA) para dirigirse a capas específicas de un modelo para un parámetro eficiente Implemente técnicas de cuantización como QLoRA para reducir drásticamente el uso de memoria durante el proceso de entrenamiento; Evalúe el rendimiento de modelos ajustados con fragmentos de código escritos y métricas estándar de PLN; Implementar modelos personalizados utilizando flujos de trabajo estándar de Python para tareas prácticas y del mundo real. El curso comienza con la terminología esencial y la teoría detrás de la adaptación de modelos antes de pasar a las guías escritas paso a paso y las implementaciones de código.Practicará la configuración de adaptadores y modelos de entrenamiento completamente a través de ejercicios de lectura y escritos. Este curso está diseñado para aspirantes a desarrolladores de IA, entusiastas de datos e ingenieros de software que tienen una comprensión básica de Python y desean personalizar modelos de código abierto sin una infraestructura costosa.Comience a leer hoy para desbloquear el potencial de modelos de IA de código... [-]