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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao Fine-Tuning Eficiente em Parâmetros (PEFT)
- Moção e limitações do fine-tuning completo
- Visão geral do PEFT: objetivos e benefícios
- Aplicações e casos de utilização na indústria
LoRA (Low-Rank Adaptation)
- Conceito e intuição por trás do LoRA
- Implementação do LoRA utilizando Hugging Face e PyTorch
- Prática: Fine-tuning de um modelo com LoRA
Adapter Tuning
- Como funcionam os módulos de adapter
- Integração com modelos baseados em transformers
- Prática: Aplicação do Adapter Tuning a um modelo transformer
Prefix Tuning
- Utilização de soft prompts para fine-tuning
- Forças e limitações em comparação com LoRA e adapters
- Prática: Prefix Tuning numa tarefa de LLM
Avaliação e Comparação de Métodos PEFT
- Métricas para avaliar o desempenho e a eficiência
- Trade-offs em velocidade de treino, utilização de memória e precisão
- Experimentos de benchmarking e interpretação de resultados
Implantação de Modelos Fine-Tuned
- Guarda e carregamento de modelos fine-tuned
- Considerações de implantação para modelos baseados em PEFT
- Integração em aplicações e pipelines
Boas Práticas e Extensões
- Combinação do PEFT com quantização e destilação
- Utilização em contextos de baixos recursos e multilingues
- Direções futuras e áreas de investigação ativa
Requisitos
- Compreensão dos fundamentos do machine learning
- Experiência no trabalho com modelos de linguagem de grande escala (LLMs)
- Conhecimento de Python e PyTorch
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de IA
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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