Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning 培训
Prompt Engineering 和 Few-Shot Fine-Tuning 为参与者提供了使用提示工程技术和 Few-shot 学习来有效指导大型语言模型 (LLM) 的实践知识。该课程强调无需大量微调即可获得最佳结果,从而能够有效地调整预训练模型以执行各种任务。
这种由讲师指导的现场培训(在线或现场)面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。
在本次培训结束时,参与者将能够:
- 了解快速工程和小样本学习的原则。
- 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
- 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
- 针对实际应用优化 LLM 性能。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
介绍 Prompt Engineering
- 什么是提示工程?
- 提示设计在 LLM 中的重要性
- 零样本、单次和少数样本方法的比较
设计有效的提示
- 制作高品质提示的原则
- 试验提示变体
- 提示设计中的常见挑战
Few-Shot 微调
- 小样本学习概述
- 特定任务 LLM 适应中的应用
- 将few-shot示例整合到 Prompt 中
动手操作 Prompt Engineering 工具
- 使用 OpenAI API 进行提示实验
- 使用 Hugging Face Transformers 探索提示设计
- 评估提示变体的影响
优化 LLM 性能
- 评估输出和优化提示
- 结合上下文以获得更好的结果
- 处理 LLM 回应中的歧义和偏见
Prompt Engineering 的应用
- 文本生成和摘要
- 情感分析和分类
- 创意写作和代码生成
部署基于提示的解决方案
- 将提示整合到应用程式中
- 监控性能和可扩充性
- 案例研究和真实示例
总结和后续步骤
要求
- 对自然语言处理 (NLP) 的基本了解
- 熟悉 Python 程式设计
- 具有大型语言模型 (LLM) 经验者优先
观众
- AI 开发人员
- NLP 工程师
- 机器学习从业者
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- 了解将微调模型部署到生产环境中所面临的挑战。
- 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
- 对已部署的模型实施监控和日志记录。
- 在实际场景中优化模型以实现延迟和可扩充性。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 使用Ollama设置和部署LLM。
- 优化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
- 监控和维护AI模型的长期性能。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
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- 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
- 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
- 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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- 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
- 将 API 整合到 Web 应用程式中,以提高交互性和用户参与度。
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在本次培训结束时,参与者将能够:
- 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
- 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
- 扩展对话代理并将其部署到云中,以实现即时交互。
- 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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14 小时这种讲师指导的 中国 现场培训(在线或现场)面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。
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- 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
- 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
- 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
- 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。
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- 掌握LangChain的基本原理。
- 设置和配置LangChain环境。
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在本课程结束时,学员将能够:
- 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
- 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
- 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
- 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。