Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus
Low-Rank Adaptation (LoRA) is een innovatieve techniek om grote modellen efficiënt te fine-tunen, waarbij de reken- en geheugenvraag van traditionele methoden aanzienlijk wordt verminderd. In deze cursus krijgt u praktische begeleiding bij het toepassen van LoRA om vooraf getrainde modellen aan te passen aan specifieke taken – ideaal dus voor situaties waarin rekenkracht en geheugen schaars zijn.
Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) richt zich op ontwikkelaars en AI-professionals met middenniveau kennis die graag fine-tuning-strategieën willen toepassen zonder veel rekenkracht te hoeven inzetten.
Aan het einde van de cursus zijn de deelnemers in staat om:
- De basisprincipes van Low-Rank Adaptation (LoRA) te begrijpen.
- LoRA succesvol te gebruiken voor efficiënt fine-tunen van grote modellen.
- Fine-tuning te optimaliseren in omgevingen met beperkte middelen.
- De met LoRA aangepaste modellen te evalueren en in de praktijk toe te passen.
Opzet van de cursus
- Interactieve presentaties en discussies.
- Veel oefeningen en praktische opdrachten.
- Hands-on werken in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot cursuscustomisatie
- Indien u een op maat gemaakte versie van deze training wenst, kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.
Cursusaanbod
Inleiding tot Low-Rank Adaptation (LoRA)
- Wat is LoRA?
- Waarom is LoRA zo geschikt voor efficiënt fine-tunen?
- Vergelijking met gangbare fine-tuning-methoden.
Uitdagingen bij het fine-tunen van modellen
- Limieten van traditionele fine-tuning-technieken
- Rekenkracht- en geheugennoden van standaardmethodes
- Waarom LoRA hierin een betere oplossing is.
Omgeving opzetten
- Python en benodigde pakketten installeren
- Hugging Face Transformers en PyTorch configureren
- Verkenning van modellen die met LoRA kunnen werken.
Implementatie van LoRA
- Principes achter LoRA in de praktijk
- Hoe vooraf getrainde modellen aan te passen met LoRA
- Fine-tuning toepassen op specifieke taken zoals tekstclassificatie en samenvattingen.
Optimalisatie van het fine-tunen via LoRA
- Hoe hyperparameters voor LoRA af te stellen?
- Prestaties van modellen beoordelen
- Middelen optimaal benutten bij het fine-tunen.
Handson lab-sessies
- BERT met LoRA afstemmen op tekstclassificatie
- T5 via LoRA toepassen in samenvattingsprocessen
- Aangepaste LoRA-instellingen testen voor unieke projectdoelstellingen.
Implementeren van LoRA-modellen
- Gebruikersmodellen exporteren en opslaan na fine-tuning
- LoRA-modellen integreren in bestaande applicaties
- Modellen naar productieomgevingen brengen.
Geavanceerde toepassingen van LoRA
- Het combineren van LoRA met andere optimalisatiemethodes
- Grotere modellen en datasets met behulp van LoRA beheren
- Multimodale projecten realiseren dankzij LoRA.
Beperkingen en best practices bij het gebruik van LoRA
- Overfitting voorkomen bij toepassing van LoRA
- Reproduceerbaarheid van experimenten garanderen
- Praktische hulpmiddelen voor foutopsporing en -analyse.
Toekomstige ontwikkelingen in efficiënt fine-tunen
- Nieuwe innovaties rond LoRA en vergelijkbare technieken
- Reële toepassingen van LoRA binnen de AI-sector
- Hoe efficient fine-tunen de AI-ontwikkeling stimuleert.
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Basiskennis van machine learning-concepten
- Vertrouwdheid met programmeren in Python
- Ervaring met deep learning-frameworks zoals TensorFlow of PyTorch
Doelgroep
- Ontwikkelaars
- AI-professionals
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus - Boeking
Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA) Training Cursus - Navraag
Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA) - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd Fine-Tuning & Promptbeheer in Vertex AI
14 UrenGeavanceerde technieken in transfer learning
14 UrenDeze interactieve cursus onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ervaren machine learning-professionals die de nieuwste technieken binnen transfer learning willen leren en toepassen op complexe, reële problemen.
Aan het einde van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn om:
- De geavanceerde concepten en methodologieën binnen transfer learning te begrijpen.
- Domeinaangepaste technieken toe te passen bij al getrainde modellen.
- Continu leren te implementeren voor het beheren van veranderende taken en datasets.
- Meertaakfijnafstemming onder de knie te krijgen om de prestaties van modellen over meerdere taken te verbeteren.
Voortdurend leren en strategieën voor het bijwerken van afgestemde modellen
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren AI-onderhoudsengineers en MLOps-professionals die robuuste voortdurend-leren-pijplijnen en effectieve bijwerkstrategieën willen implementeren voor reeds afgestemde modellen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Voortdurend-leren-werkstromen te ontwerpen en te implementeren voor al geïmplementeerde modellen.
- Catastrofaal vergeten tegen te gaan door geschikte trainingsmethoden en goed beheer van het geheugen.
- Monitoring en automatische triggers voor model-updates in te stellen op basis van drift of veranderingen in de gegevens.
- Model-bijwerkstrategieën te integreren binnen bestaande CI/CD- en MLOps-pijplijnen.
Het implementeren van fijntuningde modellen in productie
21 UrenDeze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die betrouwbare en efficiënte implementaties van fijntuningde modellen nastreven.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:
- De specifieke uitdagingen bij het inzetten van fijntuningde modellen in productie begrijpen.
- Modellen containeriseren en implementeren met behulp van hulpmiddelen als Docker en Kubernetes.
- Bewaking en logging van geïmplementeerde modellen realiseren.
- Modellen optimaliseren om de latentie te verminderen en de schaalbaarheid in praktijkgevallen te verbeteren.
Domeinspecifiek fine-tunen voor de financiële sector
21 UrenDeze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennisniveau die praktische vaardigheden willen ontwikkelen voor het aanpassen van AI-modellen ten behoeve van cruciale financiële taken.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van fine-tunen voor financiële toepassingen te begrijpen.
- Gebruik te maken van voorgemodelleerde modellen voor domeinspecifieke taken in de financiële sector.
- Technieken toe te passen voor fraude-detectie, risico-inschatting en het genereren van financieel advies.
- Te voldoen aan wettelijke vereisten zoals GDPR en SOX op het gebied van financiën.
- Dataveiligheid en ethische AI-principes te implementeren in financiële toepassingen.
Modelafstemming en grote taalmodellen (LLM's)
14 UrenDeze door instructeurs geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde tot gevorderde kennis die hun eigen, op maat gemaakte modellen willen ontwikkelen voor specifieke taken en datasets.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De principes achter modelafstemming en de toepassing ervan te begrijpen.
- Datasets voor te bereiden die geschikt zijn voor het fine-tunen van modellen.
- Grote taalmodellen (LLM’s) af te stemmen op NLP-taken.
- De prestaties van modellen te optimaliseren en veelvoorkomende problemen op te lossen.
Het afstemmen van multimodale modellen
28 UrenDeze interactieve training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is gericht op professionals met gevorderde kennis die multimodale modelafstemming willen meester worden voor het ontwikkelen van innovatieve AI-oplossingen.
Aan het einde van de training zullen deelnemers in staat zijn tot:
- De architectuur van multimodale modellen zoals CLIP en Flamingo te begrijpen.
- Multimodale datasets doeltreffend voor te bereiden en te verwerken.
- Multimodale modellen af te stemmen op specifieke taken.
- Deze modellen te optimaliseren voor praktische toepassingen en betere prestaties.
Fijnschalen van natuurlijke taalverwerking (NLP)
21 UrenDeze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennis die hun NLP-projecten willen verbeteren door het effectieve fijnschalen van vooraf getrainde taalmodellen.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:
- De basisprincipes van fijnschalen voor NLP-taken begrijpen.
- Vooraf getrainde modellen zoals GPT, BERT en T5 fijnafstellen op specifieke NLP-toepassingen.
- Hyperparameters optimaliseren om de prestaties van het model te verbeteren.
- Gefijnschaalde modellen evalueren en in real-worldscenario’s implementeren.
Het afstemmen van AI voor de financiële dienstverlening: risicovoorspelling en fraude-detectie
14 UrenDeze door een instructeur begeleide, live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op datawetenschappers en AI-engineers met ervaring in de financiële sector die hun modellen willen afstemmen voor toepassingen zoals kredietbeoordeling, fraude-detectie en risicomodellering, waarbij gebruik wordt gemaakt van specifiek financiële gegevens.
Na het volgen van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- AI-modellen af te stemmen op financiële datasets, waardoor de voorspelling van fraude en risico’s verbetert.
- Technieken zoals overdrachtsleren, LoRA en regularisatie toe te passen om de efficiëntie van modellen te vergroten.
- Overwegingen met betrekking tot financiële regelgeving in het AI-modelleringsproces te integreren.
- Afgestemde modellen te implementeren voor gebruik in productieomgevingen van financiële platforms.
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse
14 UrenDeze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in België (online of op locatie), is bedoeld voor medisch AI-ontwikkelaars en datawetenschappers met een middenniveau of hoger die modellen willen afstemmen op klinische diagnostiek, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntresultaten aan de hand van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.
Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- AI-modellen af te stemmen op gezondheidsgegevens, waaronder elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal en tijdreeksdata.
- Transfer learning, domeinaanpassing en modelcompressie toe te passen binnen een medische context.
- Rekening te houden met privacykwesties, vooroordelen in modellen en wettelijke vereisten tijdens het ontwikkelingsproces.
- Afgestemde modellen te implementeren en te monitoren binnen werkelijke gezondheidszorgomgevingen.
Het finetunen van DeepSeek LLM voor op maat gemaakte AI-modellen
21 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren AI-onderzoekers, machine learning-engineers en ontwikkelaars die DeepSeek LLM-modellen willen finetunen om gespecialiseerde AI-toepassingen te ontwikkelen voor specifieke branches, sectoren of zakelijke doeleinden.
Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:
- Het begrijpen van de architectuur en mogelijkheden van DeepSeek-modellen, waaronder DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3.
- Het voorbereiden van datasets en het voorverwerken van gegevens voor finetuning.
- Het finetunen van DeepSeek LLM voor toepassingen binnen bepaalde vakgebieden.
- Het efficiënt optimaliseren en implementeren van finetuned modellen.
Het afstemmen van defensieve AI voor autonome systemen en surveillancesystemen
14 UrenDeze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren defensie-AI-engineers en ontwikkelaars van militaire technologie die diepe leer-modellen willen afstemmen voor gebruik in autonome voertuigen, drones en surveillancesystemen. Hiervoor gelden strikte eisen op het gebied van beveiliging en betrouwbaarheid.
Na afronding zullen deelnemers kunnen:
- Computervisie- en sensorsfusiemodellen afstemmen voor surveillancetaken en doelherkenning.
- Autonome AI-systemen aanpassen aan veranderende omgevingen en missiedoelstellingen.
- Robuuste validatiemechanismen en veiligheidssystemen implementeren in modelpipeline’s.
- Ervoor zorgen dat de modellen voldoen aan defensiespecifieke regelgeving, veiligheids- en beveiligingsnormen.
Het afstellen van juridische AI-modellen: Contractanalyse en juridisch onderzoek
14 UrenDeze door een docent geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor juridisch-technische ingenieurs en AI-ontwikkelaars met middenniveau die taalmodellen willen afstellen voor taken zoals contractanalyse, het extraheren van clausules en geautomatiseerd juridisch onderzoek binnen rechtspraktijken.
Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Juridische documenten voor te bereiden en te zuiveren voor het afstellen van NLP-modellen.
- Afstelstrategieën toe te passen om de nauwkeurigheid van modellen bij juridische taken te verbeteren.
- Modellen in te zetten ter ondersteuning bij het beoordelen, classificeren en analyseren van contracten.
- Te waarborgen dat AI-outputs voldoen aan wettelijke vereisten, traceerbaar zijn en te controleren blijven binnen juridische contexten.
Grote taalmodellen finetunen met behulp van QLoRA
14 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op machine learning-engineers, AI-ontwikkelaars en data scientists met een gemiddelde tot gevorderde kennis die willen leren hoe ze QLoRA efficiënt kunnen gebruiken voor het finetunen van grote modellen op specifieke doeleinden.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De theorie achter QLoRA en kwantificatiemethoden voor LLMs te begrijpen.
- QLoRA toe te passen bij het finetunen van grote taalmodellen voor specifieke toepassingen.
- Het finetuningproces te optimaliseren bij beperkte rekenkracht door middel van kwantificatie.
- De afgestemde modellen efficiënt in de praktijk te implementeren en te evalueren.
Het afstellen van lichte modellen voor implementatie op edge-AI-systemen
14 UrenDeze praktijkgerichte, door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde embedded AI-ontwikkelaars en specialisten in edge-computing die lichte AI-modellen willen afstellen en optimaliseren voor gebruik op apparaten met beperkte middelen.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers kunnen:
- Geschikte vooraf getrainde modellen selecteren en aanpassen voor implementatie op edge-apparaten.
- Kwantificering, pruning en andere compressietechnieken toepassen om de modelgrootte en vertraging te verminderen.
- Modellen afstellen met behulp van transfer learning voor optimale prestaties bij specifieke taken.
- Geoptimaliseerde modellen implementeren op echte edge-hardwareplatformen.
