Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot het fijnsteken van DeepSeek LLM
- Overzicht van DeepSeek-modellen, zoals DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3
- Begrijpen van de noodzaak om LLMs te fijnsteken
- Vergelijking van fijnsteken versus prompt engineering
Voorbereiden van het Dataset voor Fijnsteken
- Samenstellen van domeinspecifieke datasets
- Technieken voor dataopruiming en voorbereiding
- Tokeniseren en formatteren van datasets voor DeepSeek LLM
Instellen van de Omgeving voor Fijnsteken
- Configureren van GPU- en TPU-versnelling
- Instellen van Hugging Face Transformers met DeepSeek LLM
- Begrijpen van hyperparameters voor fijnsteken
Fijnsteken van DeepSeek LLM
- Implementeren van begeleid fijnsteken
- Gebruiken van LoRA (Low-Rank Adaptation) en PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
- Uitvoeren van gedistribueerd fijnsteken voor grote datasets
Evaluatie en Optimalisatie van Gefijntesteerde Modellen
- Beoordelen van modelprestaties met evaluatiemetrieken
- Omgaan met overfitting en underfitting
- Optimaliseren van inferentiesnelheid en modellefficientie
Implementeren van Gefijntesteerde DeepSeek-modellen
- Modellen verpakkingen voor API-implementatie
- Integreren van gefijntesteerde modellen in toepassingen
- Schalen van implementaties met cloud- en edge-computing
Praktijkvoorbeelden en Toepassingen
- Gefijntesteerde LLMs voor financiering, gezondheidszorg en klantenservice
- Case studies van toepassingen in de industrie
- Ethische overwegingen bij domeinspecifieke AI-modellen
Samenvang en Volgende Stappen
Vereisten
- Ervaring met machine learning en deep learning frameworks
- Kennis van transformers en grote taalmodellen (LLMs)
- Begrip van data voorverwerking en modeltrainingstechnieken
Publiek
- AI-onderzoekers die LLM fine-tuning verkennen
- Machine learning engineers die aangepaste AI-modellen ontwikkelen
- Geavanceerde ontwikkelaars die AI-gedreven oplossingen implementeren
21 Uren
