Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs 교육 과정
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)는 대규모 언어 모델(LM)의 작은 부분의 매개변수를 수정하여 효율적인 적응을 가능하게 하는 기술의 모음입니다.
이 강사는 중급 수준의 데이터 과학자 및 AI 엔지니어를 대상으로 하며, LoRA, Adapter Tuning, Prefix Tuning 등의 방법으로 대규모 언어 모델을 더 저렴하고 효율적으로 미세 조정하는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 온라인 또는 오프라인 인스트럭터 주도형 라이브 트레이닝입니다.
이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:
- 매개변수 효율적인 미세 조정 접근법의 이론을 이해합니다.
- Hugging Face PEFT를 사용하여 LoRA, Adapter Tuning, Prefix Tuning을 구현합니다.
- PEFT 방법과 전체 미세 조정의 성능과 비용을 비교합니다.
- 저축된 계산 및 저장 공간을 사용하여 미세 조정된 LM을 배포하고 확장합니다.
강좌 형식
- 상호작용 강의 및 토론.
- 다양한 연습과 문제풀이.
- 라이브 랩 환경에서 직접 실습.
강좌 커스터마이징 옵션
- 이 강좌에 대한 맞춤형 트레이닝을 신청하려면, 커스터마이징을 의논하기 위해 문의해 주세요.
Course Outline
파라미터 효율적 조정(PEFT) 소개
- 전체 미세 조정에 대한 동기 및 제한 사항
- PEFT 개요: 목표 및 이익
- 산업에서의 응용 사례 및 사용 사례
LoRA (저랭크 적응)
- LoRA의 개념 및 직관
- Hugging Face과 PyTorch을 사용하여 LoRA 구현
- 실습: LoRA를 사용하여 모델 미세 조정
어댑터 튜닝
- 어댑터 모듈 작동 방식
- 트랜스포머 기반 모델과의 통합
- 실습: 트랜스포머 모델에 어댑터 튜닝 적용
프리픽스 튜닝
- 소프트 프롬프트 사용
- LoRA와 어댑터와의 비교: 장단점
- 실습: LLM 작업에 대한 프리픽스 튜닝
PEFT 방법 평가 및 비교
- 성능 및 효율성 평가를 위한 지표
- 학습 속도, 메모리 사용량 및 정확도 간의 트레이드오프
- 벤치마킹 실험 및 결과 해석
미세 조정된 모델 배포
- 미세 조정된 모델 저장 및 로드
- PEFT 기반 모델을 위한 배포 고려 사항
- 애플리케이션 및 파이프라인과의 통합
최고의 실천 방법 및 확장
- PEFT와 양자화 및 증류 조합
- 저자원 및 다언어 설정에서의 사용
- 미래 방향 및 활발한 연구 분야
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 기본 개념에 대한 이해
- 대형 언어 모델(LLMs)과 작업한 경험
- Python 및 PyTorch에 대한 익숙함
대상
- 데이터 과학자
- AI 엔지니어
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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16 HoursThis instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.
By the end of this training, participants will be able to:
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- Generate original and creative content using Gemini.
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- Claude AI의 기능과 사용 사례를 알아보세요.
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- 대화형 AI로 비즈니스 워크플로를 자동화하세요.
- AI 기반 솔루션을 사용하여 고객 참여와 지원을 강화하세요.
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14 Hours대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 LangChain 프레임워크를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 중급 개발자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.
- LangChain과 해당 구성 요소의 기본 사항을 이해합니다.
- LangChain을 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 통합하세요.
- LangChain을 사용하여 모듈형 AI 애플리케이션을 구축하세요.
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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.