Ingeniería de IA: ajuste fino de LLM de código abierto con QLoRA y AWS

Los modelos de inteligencia artificial de propósito general a menudo carecen del conocimiento de dominio específico requerido para tareas comerciales especializadas.Para colmar esta brecha, los ingenieros de IA modernos deben saber cómo adaptar los modelos de código abierto utilizando técnicas de personalización eficientes y rentables.Este curso basado en texto lo guía paso a paso a través del proceso de ajuste fino de modelos de lenguaje grande (LLM) en sus propios conjuntos de datos personalizados. Al completar este curso, comprenderá la mecánica de la personalización de modelos, aprenderá a optimizar modelos con recursos informáticos mínimos y adquirirá las habilidades para implementar sus modelos para su uso en el mundo real.A través de explicaciones detalladas por escrito y fragmentos de código claros, obtendrá una comprensión práctica de los flujos de trabajo modernos de implementación de IA. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de los LLM y los fundamentos del ajuste fino. - Aplicar técnicas de Afinación Fina Eficiente de Parámetros (PEFT), centrándose en LoRA y QLoRA. - Prepare y formatee conjuntos de datos personalizados de alta calidad para la capacitación. - Configure las tuberías de capacitación utilizando bibliotecas de código abierto y PyTorch. - Implemente modelos ajustados en AWS SageMaker para la inferencia escalable. - Construya interfaces de usuario interactivas con Streamlit para mostrar sus LLM personalizados. El plan de estudios comienza con la terminología esencial, los conceptos básicos y las definiciones fundamentales antes de pasar a la preparación de conjuntos de datos, las configuraciones de entrenamiento y las estrategias de implementación.Aprenderá leyendo explicaciones completas y estudiando ejemplos de código prácticos y listos para la producción. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, profesionales de datos y entusiastas de la tecnología que desean ingresar al campo de la ingeniería de IA.No se requiere experiencia previa con modelos de aprendizaje automático o implementación en la nube, lo que lo convierte en el punto de partida perfecto para principiantes. Comience a leer hoy mismo para descubrir el poder de la inteligencia artificial personalizada.