Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA 교육 과정
- QLoRA와 양자화 방법론에 대한 이론을 이해합니다.
- QLoRA를 사용하여 대규모 언어 모델을 도메인 특화 응용 프로그램에 미세 조정합니다.
- 양자화를 사용하여 제한된 계산 자원에서 미세 조정 성능을 최적화합니다.
- 미세 조정된 모델을 실제 응용 프로그램에 효율적으로 배포하고 평가합니다.
코스 형식
- 상호작용적인 강의 및 토론.
- 다양한 연습 문제와 실습.
- 실습 실험실 환경에서 직접 구현.
코스 맞춤화 옵션
- 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하십시오.
Course Outline
QLoRA 및 양자화 소개
- 양자화의 개요 및 모델 최적화에서의 역할
- QLoRA 프레임워크 및 그 이점 소개
- QLoRA와 전통적인 미세 조정 방법 간의 주요 차이점
Large Language Models (LLMs)의 기본 원리
- LLM 및 그 아키텍처 소개
- 대규모 모델의 미세 조정에 따른 도전 과제
- 양자화가 LLM 미세 조정에서의 계산 제약 극복에 어떻게 도움이 되는지
Fine-Tuning LLM에 대한 QLoRA 구현
- QLoRA 프레임워크 및 환경 설정
- QLoRA 미세 조정을 위한 데이터셋 준비
- Python 및 PyTorch/TensorFlow을 사용하여 LLM에 QLoRA 구현에 대한 단계별 가이드
QLoRA를 통한 Fine-Tuning 성능 최적화
- 양자화를 통해 모델 정확성과 성능 균형 유지 방법
- 미세 조정 중 계산 비용 및 메모리 사용량 줄이기 위한 기술
- 최소한의 하드웨어 요구사항으로 미세 조정하는 전략
미세 조정된 모델 평가
- 미세 조정된 모델의 효과 평가 방법
- 언어 모델에 대한 일반적인 평가 지표
- 미세 조정 후 모델 성능 최적화 및 문제 해결
미세 조정된 모델 배포 및 확장
- 양자화된 LLM을 생산 환경에 배포하기 위한 모범 사례
- 실시간 요청 처리용 배포 확장
- 모델 배포 및 모니터링을 위한 도구 및 프레임워크
실제 사례 및 사례 연구
- 고객 지원 및 NLP 작업에 대한 LLM 미세 조정 사례 연구
- 의료, 금융 및 전자 상거래와 같은 다양한 산업에서 LLM을 미세 조정하는 예
- QLoRA 기반 모델의 실제 배포에서 얻은 교훈
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝의 기초와 신경망에 대한 이해
- 모델 미세 조정 및 전이 학습 경험
- 대형 언어 모델(LLMs)과 딥러닝 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow)에 대한 익숙함
대상자
- 머신러닝 엔지니어
- AI 개발자
- 데이터 과학자
Open Training Courses require 5+ participants.
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- 텍스트를 텍스트로, 이미지를 텍스트로 변환하여 서비스 효율성을 향상합니다.
- 실시간 고객 피드백 분석을 위한 AI 기반 전략을 개발합니다.
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- LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
- LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
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7 Hours대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 로컬 머신에서 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설치, 구성 및 사용하려는 초보 전문가를 대상으로 합니다.
이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- Ollama의 기본 사항과 기능을 이해하세요.
- 로컬 AI 모델을 실행하기 위해 Ollama을 설정합니다.
- Ollama을 사용하여 LLM을 배포하고 상호 작용합니다.
- AI 워크로드에 대한 성능과 리소스 사용을 최적화합니다.
- 다양한 산업에서 로컬 AI 배포에 대한 사용 사례를 살펴보세요.