Sari la conținutul principal

Curs

Fine-Tuning cu Llama 3

Intermediar2 h

Ajustează fin Llama pentru sarcini personalizate cu TorchTune și învață tehnici de ajustare fină eficientă, precum cuantizarea.

Python2 h{count, plural, one {# video} few {# videoclipuri} other {# de videoclipuri}}{count, plural, one {# exercițiu} few {# exerciții} other {# de exerciții}}1,700 XP3,835Declarație de finalizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu Google
sau
Continuând, accepți Termeni de utilizare, al nostru Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Iubit de cursanți din mii de companii

Instruiești o echipă?

Încearcă pentru business

Descrierea cursului

Ajustarea fină a modelului Llama

Acest curs oferă un ghid complet pentru pregătirea și lucrul cu modelele Llama. Prin exemple practice și exerciții aplicate, vei învăța cum să configurezi diverse sarcini de fine-tuning pentru Llama.

Pregătește seturi de date pentru fine-tuning

Începe prin a explora tehnici de pregătire a seturilor de date, inclusiv încărcarea, împărțirea și salvarea seturilor de date folosind biblioteca Hugging Face Datasets, pentru a asigura date de înaltă calitate pentru proiectele tale Llama.

Lucrează cu framework-uri de fine-tuning

Explorează fluxurile de lucru de fine-tuning folosind biblioteci de ultimă generație precum TorchTune și SFTTrainer de la Hugging Face. Vei învăța cum să configurezi rețete de fine-tuning, să setezi argumentele de antrenare și să utilizezi tehnici eficiente precum LoRA (Low-Rank Adaptation) și cuantizarea folosind BitsAndBytes pentru a optimiza utilizarea resurselor. Combinând tehnicile învățate pe parcursul cursului, vei putea personaliza modelele Llama pentru a se potrivi nevoilor proiectelor tale într-un mod eficient.

Cerințe prealabile

Curriculum

Structura cursului

1

Pregătirea pentru fine-tuning cu Llama

Explorează opțiunile de fine-tuning pentru modelele Llama 3 și descoperă TorchTune, o bibliotecă creată pentru a simplifica acest proces. Capitolul te ghidează prin pregătirea datelor, sistemul bazat pe rețete al TorchTune și configurarea eficientă a sarcinilor, oferindu-ți pașii esențiali pentru a lansa prima ta sesiune de fine-tuning.
Începe capitolul
2

Fine-Tuning cu SFTTrainer pe Hugging Face

Descoperă cum fine-tuning-ul poate îmbunătăți semnificativ performanța modelelor mai mici pentru sarcini specifice. Începe cu fine-tuning pe modele Llama mai mici pentru a le spori capacitățile specializate. Apoi, explorează tehnici eficiente de fine-tuning, precum LoRA, și cuantizarea pentru a încărca și utiliza modele și mai mari.
Începe capitolul

Fine-Tuning cu Llama 3

Curs
finalizat

Obține Declarația de Realizare

Înscrie-te acum

Dezvoltă-ți competențele în date cu DataCamp pentru mobil

Progresează oricând cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.

Fine-Tuning cu Llama 3 | DataCamp