NVIDIA: Große Sprachmodelle und Bereitstellung von generativer KI ist der vierte Kurs der Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative KI LLMs - Associate Spezialisierung. Dieser Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis von großen Sprachmodellen (LLMs) und der Bereitstellung von generativer KI, indem er theoretische Erkenntnisse mit praktischen Fähigkeiten verbindet. Die Teilnehmer lernen die Schlüsselkomponenten der generativen KI, Datenanforderungen und Techniken zur Bereinigung von LLMs kennen. Der Kurs behandelt das Training, die Optimierung und die Modellevaluation von Modellen, einschließlich Few-shot, Zero-shot und Instruction Tuning. Darüber hinaus werden Verlustfunktionen, Ausrichtungsverfahren und Bewertungsmetriken wie Perplexity behandelt. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Verwendung von GPUs für das Training, Fine-Tuning-Methoden wie Prompt-Tuning und Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT). Der Kurs ist in drei Module unterteilt, die jeweils Lektionen und Videovorlesungen enthalten, und vermittelt Fachwissen über LLM-Bereitstellungsstrategien und die Überwachung mit ONNX. Die Lernenden werden sich mit 4:30-5:00 Stunden Videoinhalten beschäftigen, die sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Übungen abdecken. Jedes Modul ist mit Quizfragen ausgestattet, um das Lernen zu verstärken und das Verständnis zu überprüfen. Modul 1: Grundlagen großer Sprachmodelle Modul 2: Training, Optimierung und Evaluierung von LLMs Modul 3: LLM-Einsatzstrategien und -Überwachung Am Ende dieses Kurses wird der Lernende in der Lage sein: - die grundlegenden Konzepte von LLMs, einschließlich NLP und Trainingsdaten, zu verstehen - Modelloptimierungsverfahren wie Verlustfunktionen, Alignment und PEFT zu erforschen - Bereitstellungsstrategien für LLMs zu implementieren und die Leistung mit ONNX zu überwachen. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die ihr Fachwissen über den Einsatz und die Optimierung von LLMs für generative KI-Anwendungen vertiefen möchten.
NVIDIA: Große Sprachmodelle und generative KI-Bereitstellung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-zertifizierte generative KI LLMs
Dozent: Whizlabs Instructor
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der grundlegenden Konzepte von LLMs, einschließlich NLP und Trainingsdaten.
Erkunden Sie Techniken zur Optimierung von Modellen wie Verlustfunktionen, Ausrichtung und PEFT.
Implementierung von Bereitstellungsstrategien für LLMs und Leistungsüberwachung mit ONNX.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Kontinuierliche Überwachung
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Tensorflow
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Willkommen zu Woche 1 des NVIDIA: Large Language Models and Generative KI Deployment Kurs. Diese Woche beginnen wir mit einer Einführung in Große Sprachmodelle (LLMs) und untersuchen ihre Bedeutung für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Wir werden auch demonstrieren, wie LLMs auf verschiedene NLP-Aufgaben angewendet werden, indem wir HuggingFace verwenden. Als Nächstes werden wir in das Konzept der Generativen KI-Modelle und ihrer Komponenten eintauchen. Wir werden die Bedeutung von Trainingsdaten für LLMs und bewährte Verfahren zur Datenbereinigung behandeln. Am Ende dieser Woche werden Sie ein solides Verständnis von LLMs, ihren Anwendungen und den wesentlichen Prozessen beim Training haben.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Willkommen zu Woche 2 des NVIDIA: Large Language Models und Generative KI Bereitstellung. In dieser Woche werden wir die Grundlagen des Trainings und der Optimierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) behandeln. Wir beginnen mit der Erforschung der verschiedenen Lernmethoden, darunter Few-Shot, Zero-Shot, Instruction Tuning und Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Als Nächstes befassen wir uns mit Verlustfunktionen, die in LLMs verwendet werden, und mit Techniken zur effektiven Ausrichtung von Modellen. Wir werden auch Bewertungsmetriken wie Perplexity behandeln und die kritische Rolle des Menschen bei der Bewertung von LLMs diskutieren. Darüber hinaus werden wir die Rolle von GPUs beim Training von Modellen untersuchen und LLM-Fine-Tuning-Techniken wie Prompt Tuning und Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) erforschen. Am Ende der Woche werden Sie ein solides Verständnis dafür haben, wie LLMs für reale Anwendungen trainiert, optimiert und bewertet werden können.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
Willkommen zu Woche 3 des NVIDIA: Large Language Models and Generative KI Deployment Kurs. In dieser Woche werden wir wesentliche Strategien für die Bereitstellung großer Sprachmodelle (LLMs) in realen Anwendungen behandeln. Wir beginnen mit der Untersuchung verschiedener Bereitstellungsstrategien und der Auswahl der richtigen Strategie für verschiedene Szenarien. Anschließend stellen wir ONNX als Tool zur Vereinheitlichung der Deep Learning-Landschaft vor und demonstrieren, wie Deep Learning-Modelle mit ONNX konvertiert werden können. Wir werden uns auch auf die Überwachung von LLMs in der Produktion konzentrieren und Best Practices zur Sicherstellung ihrer Leistung und Reliabilität behandeln. Schließlich werden wir uns mit dem NVIDIA-Ökosystem beschäftigen und damit, wie es die Bereitstellung von LLMs unterstützt und die Effizienz und Skalierbarkeit von Modellen verbessert. Am Ende der Woche werden Sie ein klares Verständnis der LLM Bereitstellung und Überwachungstechniken haben.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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