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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