Plan du cours

Introduction aux Fine-Tuning défis

  • Aperçu du processus de mise au point
  • Défis courants dans le réglage fin des grands modèles
  • Comprendre l'impact de la qualité des données et du prétraitement

Traiter les déséquilibres de données

  • Identifier et analyser les déséquilibres de données
  • Techniques de traitement des ensembles de données déséquilibrées
  • Utilisation de l'augmentation des données et des données synthétiques

Gérer l'ajustement excessif et l'ajustement insuffisant

  • Comprendre l'ajustement excessif et l'ajustement insuffisant
  • Techniques de régularisation : L1, L2 et abandon
  • Ajuster la complexité du modèle et la durée de l'entraînement

Améliorer la convergence des modèles

  • Diagnostiquer les problèmes de convergence
  • Choisir le bon taux d'apprentissage et le bon optimiseur
  • Mise en œuvre de programmes de taux d'apprentissage et d'échauffements

Débogage des Fine-Tuning pipelines

  • Outils de suivi des processus de formation
  • Enregistrement et visualisation des métriques du modèle
  • Débogage et résolution des erreurs d'exécution

Optimisation de l'efficacité de la formation

  • Taille des lots et stratégies d'accumulation du gradient
  • Utilisation d'une formation de précision mixte
  • Entraînement distribué pour les modèles à grande échelle

Études de cas de dépannage dans le monde réel

  • Étude de cas : Ajustement fin pour l'analyse des sentiments
  • Étude de cas : Résolution des problèmes de convergence dans la classification d'images
  • Étude de cas : Traitement de l'ajustement excessif dans la synthèse de texte

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec des frameworks d'apprentissage profond comme PyTorch ou TensorFlow
  • Compréhension des concepts d'apprentissage automatique tels que l'entraînement, la validation et l'évaluation
  • Familiarité avec la mise au point de modèles pré-entraînés

Audience

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en IA
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires