课程大纲

低秩适应 (LoRA) 简介

  • 什么是LoRA?
  • LoRA 在高效微调方面的优势
  • 与传统微调方法的比较

了解微调挑战

  • 传统微调的局限性
  • 计算和记忆体约束
  • 为什么LoRA是有效的替代方案

设置环境

  • 安装 Python 和所需的库
  • 设置 Hugging Face Transformer 和 PyTorch
  • 探索LoRA相容模型

实施LoRA

  • LoRA 方法概述
  • 使用LoRA调整预训练模型
  • 针对特定任务进行微调(例如,文字分类、摘要)

使用LoRA优化微调

  • LoRA 的超参数优化
  • 评估模型性能
  • 最大限度地减少资源消耗

动手实验

  • 使用LoRA微调BERT以进行文字分类
  • 将 LoRA 应用于 T5 以执行摘要任务
  • 探索独特任务的自定义 LoRA 配置

部署LoRA调优模型

  • 汇出和保存LoRA优化模型
  • 将LoRA模型整合到应用程式中
  • 在生产环境中部署模型

LoRA 中的高级技术

  • 将LoRA与其他优化方法相结合
  • 为更大的模型和数据集扩展LoRA
  • 使用LoRA探索多模式应用

挑战和最佳实践

  • 避免使用LoRA进行过拟合
  • 确保实验的可重复性
  • 故障排除和调试策略

高效微调的未来趋势

  • LoRA 和相关方法的新兴创新
  • LoRA 在实际 AI 中的应用
  • 高效微调对 AI 开发的影响

总结和后续步骤

要求

  • 对机器学习概念的基本理解
  • 熟悉 Python 程式设计
  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架的经验

观众

  • 开发人员
  • AI 从业者
 14 小时

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