Dasar-Dasar Optimasi LLM: Kompresi dan Fine-Tuning

Large Language Models (LLMs) sangatlah kuat, namun ukurannya yang masif sering kali membuatnya sulit dan mahal untuk dijalankan. Bagaimana Anda dapat men-deploy model-model ini pada perangkat keras sehari-hari tanpa mengorbankan performa? Kursus berbasis teks ini menguraikan dunia optimasi LLM yang kompleks menjadi pelajaran tertulis yang mudah diakses. Anda akan mengeksplorasi cara memperkecil ukuran model, mempercepat inference, dan mengevaluasi performa menggunakan teknik industri modern. Dengan berfokus pada konsep praktis, Anda akan mempelajari cara membuat model AI yang berat menjadi ringan dan mudah diakses. Apa yang akan Anda pelajari: - Memahami arsitektur LLM dasar dan mengapa ukuran model berdampak pada sumber daya komputasi. - Menerapkan teknik quantization untuk mengurangi penggunaan memori sambil tetap menjaga kualitas pembuatan teks. - Mengeksplorasi model pruning dan knowledge distillation untuk mengonseptualisasikan model yang lebih kecil dan lebih cepat. - Mempraktikkan metode parameter-efficient fine-tuning seperti LoRA dan QLoRA untuk aplikasi kustom. - Mengevaluasi performa LLM lokal menggunakan alat benchmarking dan metrik modern. - Menemukan bagaimana model yang dioptimalkan berintegrasi ke dalam pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) modern. Kursus ini dimulai dengan terminologi penting dan mekanika dasar dari kompresi neural network. Dari sana, Anda akan maju melalui materi bacaan terstruktur dan latihan tertulis yang mencakup metode fine-tuning dan strategi deployment lokal. Dirancang untuk pemula dan calon praktisi machine learning, kursus ini tidak memerlukan pengalaman sebelumnya dengan teknik AI tingkat lanjut. Mulailah membaca hari ini untuk membangun keterampilan dasar Anda dalam deployment AI yang efisien.