感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
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