微調開源LLM（LLaMA、Mistral、Qwen等）培訓
微調開源LLM是組織在安全、經濟高效且私密的環境中定製AI能力的新興最佳實踐。
本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向中級ML從業者和AI開發者，他們希望微調並部署如LLaMA、Mistral和Qwen等開源模型，用於特定業務或內部應用。
培訓結束後，學員將能夠：
- 瞭解開源LLM的生態系統及差異。
- 爲LLaMA、Mistral和Qwen等模型準備數據集和微調配置。
- 使用Hugging Face Transformers和PEFT執行微調管道。
- 在安全環境中評估、保存和部署微調後的模型。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在即時實驗環境中動手操作。
課程定製選項
- 如需定製本課程，請聯繫我們安排。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
開源LLM簡介
- 什麼是開源模型及其重要性
- LLaMA、Mistral、Qwen及其他社區模型概述
- 私有、本地或安全部署的用例
環境設置與工具
- 安裝和配置Transformers、Datasets和PEFT庫
- 選擇適合微調的硬件
- 從Hugging Face或其他倉庫加載預訓練模型
數據準備與預處理
- 數據集格式（指令微調、聊天數據、純文本）
- 分詞與序列管理
- 創建自定義數據集和數據加載器
微調技術
- 標準全微調與參數高效方法
- 應用LoRA和QLoRA進行高效微調
- 使用Trainer API快速實驗
模型評估與優化
- 通過生成和準確性指標評估微調模型
- 管理過擬合、泛化和驗證集
- 性能調優技巧與日誌記錄
部署與私有使用
- 保存和加載模型用於推理
- 在安全企業環境中部署微調模型
- 本地與雲端部署策略
案例研究與用例
- 企業使用LLaMA、Mistral和Qwen的案例
- 處理多語言和領域特定微調
- 討論：開源與閉源模型的權衡
總結與下一步
最低要求
- 瞭解大語言模型（LLM）及其架構
- 具備Python和PyTorch經驗
- 對Hugging Face生態系統有基本瞭解
受衆
- ML從業者
- AI開發者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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