Corso
Fine-tuning con Llama 3
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 03/2026LlamaArtificial Intelligence2 h7 video22 Esercizi1,700 XP3,506Attestato di conseguimento
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Messa a punto del modello Llama
Questo corso ti dà tutte le informazioni che ti servono per preparare e usare i modelli Llama. Grazie a esempi concreti ed esercizi pratici, imparerai come configurare varie attività di ottimizzazione di Llama.Prepara i set di dati per la messa a punto
Inizia a dare un'occhiata alle tecniche di preparazione dei set di dati, come caricare, dividere e salvare i set di dati usando la libreria Hugging Face Datasets, per avere dati di alta qualità per i tuoi progetti Llama.Lavora con framework di ottimizzazione
Scopri come ottimizzare i flussi di lavoro usando librerie all'avanguardia come TorchTune e SFTTrainer di Hugging Face. Imparerai a configurare ricette di ottimizzazione, impostare argomenti di formazione e usare tecniche efficienti come LoRA (Low-Rank Adaptation) e quantizzazione con BitsAndBytes per ottimizzare l'uso delle risorse. Mettendo insieme le tecniche che hai imparato durante il corso, potrai personalizzare i modelli Llama in modo efficiente per adattarli alle esigenze dei tuoi progetti.Prerequisiti
Working with Llama 31
Preparing for Llama fine-tuning
Explore options for fine-tuning Llama 3 models and dive into TorchTune, a library built to simplify fine-tuning. This chapter guides you through data preparation, TorchTune's recipe-based system, and efficient task configuration, providing the key steps to launch your first fine-tuning task.
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Fine-tuning with SFTTrainer on Hugging Face
Learn how fine-tuning can significantly improve the performance of smaller models for specific tasks. Start with fine-tuning smaller Llama models to enhance their task-specific capabilities. Next, discover parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA, and explore quantization to load and use even larger models.
Fine-tuning con Llama 3
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