Curso de Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
O ajuste fino de LLMs de código aberto é uma prática emergente para organizações que buscam personalizar capacidades de IA em ambientes seguros, eficientes e privados.
Esta formação presencial (online ou no local) liderada por um instrutor destina-se a profissionais intermediários de aprendizado de máquina e desenvolvedores de IA que desejam ajustar e implantar modelos abertos como LLaMA, Mistral e Qwen para aplicações específicas do negócio ou internas.
No final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender o ecossistema e as diferenças entre LLMs de código aberto.
- Preparar conjuntos de dados e configurações de ajuste fino para modelos como LLaMA, Mistral e Qwen.
- Executar pipelines de ajuste fino usando Hugging Face Transformers e PEFT.
- Avaliar, salvar e implantar modelos ajustados em ambientes seguros.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
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Programa do Curso
Introdução aos Modelos de Código Aberto LLMs
- O que são modelos de peso aberto e por que eles são importantes
- Visão geral de LLaMA, Mistral, Qwen e outros modelos da comunidade
- Casos de uso para implantações privadas, em local ou seguras
Configuração do Ambiente e Ferramentas
- Instalação e configuração das bibliotecas Transformers, Datasets e PEFT
- Escolhendo hardware apropriado para o fine-tuning
- Carga de modelos pré-treinados de Hugging Face ou outros repositórios
Preparação e Pré-processamento dos Dados
- Formatos de conjunto de dados (ajuste por instrução, dados de chat, texto apenas)
- Tokenização e gerenciamento de sequências
- Criação de conjuntos de dados personalizados e carregadores de dados
Técnicas Fine-Tuning
- Ajuste fino completo padrão vs. métodos eficientes em parâmetros
- Aplicando LoRA e QLoRA para fine-tuning eficiente
- Usando a API Trainer para experimentação rápida
Avaliação e Otimização do Modelo
- Avaliando modelos fine-tuned com métricas de geração e precisão
- Gerenciamento de overfitting, generalização e conjuntos de validação
- Dicas de otimização de desempenho e registro
Implantação e Uso Privado
- Salvando e carregando modelos para inferência
- Implantando modelos fine-tuned em ambientes empresariais seguros
- Estratégias de implantação em local vs. na nuvem
Casos de Estudo e Use Cases
- Exemplos de uso empresarial de LLaMA, Mistral e Qwen
- Lidando com fine-tuning multilíngue e específico por domínio
- Discussão: Trade-offs entre modelos abertos e fechados
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos modelos de linguagem grandes (LLMs) e sua arquitetura
- Experiência com Python e PyTorch
- Familiaridade básica com o ecossistema Hugging Face
Público-alvo
- Praticantes de aprendizado de máquina (ML)
- Desenvolvedores de IA
14 Horas
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- Compreender os fundamentos do Ollama e seus recursos.
- Configurar Ollama para executar modelos locais de IA.
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