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Programa del Curso
Introducción a la Adaptación de Bajo Rango (LoRA)
- ¿Qué es LoRA?
- Beneficios de LoRA para un ajuste fino eficiente
- Comparación con los métodos tradicionales de ajuste fino
Comprender los desafíos de ajuste fino
- Limitaciones de la puesta a punto tradicional
- Restricciones computacionales y de memoria
- ¿Por qué LoRA es una alternativa eficaz?
Configuración del entorno
- Instalación Python y bibliotecas necesarias
- Configuración Hugging Face Transformadores y PyTorch
- Explorando los modelos compatibles con LoRA
Implementación de LoRA
- Descripción general de la metodología LoRA
- Adaptación de modelos preentrenados con LoRA
- Ajuste para tareas específicas (por ejemplo, clasificación de texto, resumen)
Optimización del ajuste fino con LoRA
- Ajuste de hiperparámetros para LoRA
- Evaluación del rendimiento del modelo
- Minimizar el consumo de recursos
Laboratorios prácticos
- Ajuste fino de BERT con LoRA para la clasificación de texto
- Aplicación de LoRA a T5 para tareas de integración
- Exploración de configuraciones LoRA personalizadas para tareas únicas
Implementación de modelos optimizados para LoRA
- Exportación y almacenamiento de modelos ajustados a LoRA
- Integración de modelos LoRA en aplicaciones
- Implementación de modelos en entornos de producción
Técnicas Avanzadas en LoRA
- Combinación de LoRA con otros métodos de optimización
- Escalado de LoRA para modelos y conjuntos de datos más grandes
- Explorando aplicaciones multimodales con LoRA
Desafíos y mejores prácticas
- Evitar el sobreajuste con LoRA
- Garantizar la reproducibilidad de los experimentos
- Estrategias para la solución de problemas y la depuración
Tendencias futuras en la puesta a punto eficiente
- Innovaciones emergentes en LoRA y métodos relacionados
- Aplicaciones de LoRA en la IA del mundo real
- Impacto de la puesta a punto eficiente en el desarrollo de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
- Experiencia con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Desarrolladores
- Profesionales de la IA
14 Horas