Die Nachfrage nach technischen generativen KI-Fähigkeiten (GenAI) steigt, und Unternehmen suchen aktiv nach KI-Ingenieuren, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können. Dieser IBM Kurs wurde entwickelt, um arbeitsplatztaugliche Fähigkeiten aufzubauen, die Ihre KI-Karriere beschleunigen können. In diesem Kurs werden Sie Transformatoren und wichtige Modell-Frameworks und -Plattformen, einschließlich Hugging Face und PyTorch, kennenlernen. Sie beginnen mit einem grundlegenden Framework zur Optimierung von LLMs und gehen schnell zur Feinabstimmung generativer KI-Modelle über. Sie lernen auch fortgeschrittene Techniken wie parametereffizientes Feintuning (PEFT), Low-Rank-Adaption (LoRA), quantisiertes LoRA (QLoRA) und Prompting kennen. Die praktischen Übungen vermitteln Ihnen wertvolle, praktische Erfahrungen, einschließlich des Ladens, Vortrainings und Feintunings von Modellen unter Verwendung von Industriestandard-Tools. Wenn Sie bereit sind, Ihre KI-Karriere auf die nächste Stufe zu heben und Ihren Lebenslauf mit den gefragten Gen-KI-Kompetenzen zu stärken, melden Sie sich noch heute an und beginnen Sie, Ihre neuen Fähigkeiten in nur einer Woche anzuwenden!

Generative KI-Technik und Feinabstimmung von Transformatoren
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Generative KI-Technik und Feinabstimmung von Transformatoren
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.



Dozenten: Joseph Santarcangelo
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Bei enthalten
107 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Gefragte, arbeitsplatzreife Fähigkeiten, die Unternehmen für die Arbeit mit transformatorbasierten LLMs in generativer KI-Technik benötigen
Wie man eine parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT) mit Methoden wie LoRA und QLoRA durchführt, um das Modelltraining zu optimieren
Verwendung von vortrainierten Transformationsmodellen für Sprachaufgaben und deren Feinabstimmung für spezifische nachgelagerte Anwendungen
Laden von Modellen, Ausführen von Inferenzen und Trainieren von Modellen mit den Frameworks Hugging Face und PyTorch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Transfer Learning
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative AI
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
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Geprüft am 1. Jan. 2025
The course is good but lacks depth on complex subjects.
Geprüft am 16. Nov. 2024
The coding part in the labs provided in this course was very helpful and helped me to stabilize my learning.
Geprüft am 16. Jan. 2025
The labs all too often failed on environment issues - packages, version alignment, etc. This should be seamless in your controlled environment.

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