Ingénierie de l'IA : Affinage des LLM Open Source avec QLoRA et AWS

Les modèles d'intelligence artificielle à usage général manquent souvent des connaissances spécifiques requises pour les tâches métier spécialisées. Pour combler ce fossé, les ingénieurs en IA modernes doivent savoir comment adapter les modèles open source en utilisant des techniques de personnalisation efficaces et rentables.Ce cours basé sur du texte vous guide étape par étape dans le processus de réglage fin des modèles de langage large (LLM) sur vos propres ensembles de données personnalisés. En suivant ce cours, vous comprendrez les mécanismes de personnalisation des modèles, apprendrez à optimiser les modèles avec un minimum de ressources informatiques et acquerrez les compétences nécessaires pour déployer vos modèles pour une utilisation dans le monde réel.Grâce à des explications écrites détaillées et à des extraits de code clairs, vous acquerez une compréhension pratique des flux de travail de déploiement d'IA modernes. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base des LLM et les fondamentaux du réglage fin. - Appliquer des techniques de réglage fin efficace des paramètres (PEFT), en mettant l'accent sur LoRA et QLoRA. - Préparer et formater des ensembles de données personnalisés de haute qualité pour la formation. - Configurer des pipelines de formation à l'aide de bibliothèques open source et de PyTorch. - Déployez des modèles affinés sur AWS SageMaker pour une inférence évolutive. - Créez des interfaces utilisateur interactives avec Streamlit pour présenter vos LLM personnalisés. Le programme commence par la terminologie essentielle, les concepts de base et les définitions fondamentales avant de passer à la préparation des ensembles de données, aux configurations de formation et aux stratégies de déploiement.Vous apprendrez en lisant des explications complètes et en étudiant des exemples de code pratiques et prêts à la production. Ce cours est conçu pour les développeurs de logiciels, les praticiens de données et les passionnés de technologie qui souhaitent entrer dans le domaine de l'ingénierie de l’IA.Aucune expérience préalable avec les modèles d'apprentissage automatique ou le déploiement du cloud n'est requise, ce qui en fait le point de départ idéal pour les débutants. Commencez à lire dès aujourd’hui pour débloquer la puissance de l’intelligence artificielle personnalisée.