Troubleshooting Fine-Tuning Challenges培訓
此高級課程為參與者提供解決微調機器學習模型的常見挑戰的知識和技能。從解決數據不平衡問題到解決過度擬合問題,再到確保適當的模型收斂,參與者將獲得在微調場景中處理實際問題的實踐專業知識。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
- 實施策略以提高模型收斂性。
- 優化微調管道以獲得更好的性能。
- 使用實用工具和技術調試訓練過程。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 要申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Fine-Tuning 挑戰簡介
- 微調過程概述
- 微調大型模型的常見挑戰
- 了解數據品質和預處理的影響
解決數據不平衡問題
- 識別和分析數據不平衡
- 處理不平衡數據集的技術
- 使用數據增強和合成數據
管理過擬合和欠擬合
- 瞭解過擬合和欠擬合
- 正則化技術:L1、L2 和 dropout
- 調整模型複雜度和訓練持續時間
提高模型收斂性
- 診斷收斂問題
- 選擇合適的學習率和優化器
- 實施學習率計劃和預熱
調試 Fine-Tuning 管道
- 用於監控訓練過程的工具
- 記錄和可視化模型指標
- 調試和解決運行時錯誤
優化訓練效率
- 批次大小和梯度累積策略
- 利用混合精度訓練
- 大規模模型的分散式訓練
實際故障排除案例研究
- 案例研究:用於情感分析的微調
- 案例研究:解決圖像分類中的收斂問題
- 案例研究:解決文本摘要中的過度擬合問題
總結和後續步驟
最低要求
- 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度學習框架的經驗
- 瞭解機器學習概念,例如訓練、驗證和評估
- 熟悉微調預訓練模型
觀眾
- 數據科學家
- AI 工程師
Open Training Courses require 5+ participants.
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咨詢詢問
Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)
相關課程
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望掌握尖端遷移學習技術並將其應用於複雜現實問題的高級機器學習專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解遷移學習中的高級概念和方法。
- 為預先訓練的模型實施特定於域的適應技術。
- 應用持續學習來管理不斷變化的任務和數據集。
- 掌握多任務微調,以提高跨任務的模型性能。
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 時間:本課程為講師指導的香港(線上或線下)培訓,針對高級AI維護工程師和MLOps專業人士,旨在幫助他們為已部署且微調的模型實施穩健的持續學習流程和有效的更新策略。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 設計並實施已部署模型的持續學習工作流程。
- 通過適當的訓練和記憶管理,減輕災難性遺忘。
- 根據模型漂移或數據變化,自動化監控和更新觸發機制。
- 將模型更新策略整合到現有的CI/CD和MLOps流程中。
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 時間:這種由講師指導的 香港 現場現場培訓(在線或現場)面向希望可靠、高效地部署微調模型的高級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解將微調模型部署到生產環境中所面臨的挑戰。
- 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
- 對已部署的模型實施監控和日誌記錄。
- 在實際場景中優化模型以實現延遲和可擴充性。
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 時間:這種由講師指導的 香港 現場現場培訓(在線或現場)面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
- 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
- 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
- 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
- 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解微調的原理及其應用。
- 準備數據集以微調預訓練模型。
- 為 NLP 任務微調大型語言模型 (LLM)。
- 優化模型性能並解決常見挑戰。
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望在不需要大量計算資源的情況下為大型模型實施微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解低秩適應 (LoRA) 的原理。
- 實施LoRA以高效微調大型模型。
- 針對資源受限的環境優化微調。
- 評估和部署LoRA調優模型以用於實際應用。
Fine-Tuning Multimodal Models
28 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望掌握創新 AI 解決方案的多模態模型微調的高級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 CLIP 和 Flamingo 等多模態模型的架構。
- 有效地準備和預處理多模態數據集。
- 針對特定任務微調多模態模型。
- 針對實際應用程式和性能優化模型。
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 時間:這種由講師指導的 香港 現場培訓(在線或現場)面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。
在本次培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
- 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型,例如 GPT、BERT 和 T5。
- 優化超參數以提高模型性能。
- 在實際場景中評估和部署微調的模型。
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 時間:This instructor-led, live training in 香港 (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 時間:This instructor-led, live training in 香港 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 時間:這項 香港(在線或現場)的教學型現場培訓旨在對希望微調DeepSeek LLM 模型以創建針對特定行業、領域或業務需求量身定制的專門 AI 應用程序的高級 AI 研究人員、機器學習工程師和開發人員進行培訓。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解DeepSeek模型的架構和能力,包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
- 準備數據集並對數據進行預處理以進行微調。
- 對特定領域的應用程序進行微調DeepSeek LLM。
- 有效地優化和部署微調的模型。
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 時間:This instructor-led, live training in 香港 (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 時間:This instructor-led, live training in 香港 (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 時間:本課程為講師指導的香港(線上或線下)培訓,適合中高級機器學習工程師、AI開發者和數據科學家,旨在學習如何使用QLoRA高效微調大型模型,以適應特定任務和定制需求。
在培訓結束時,學員將能夠:
- 理解QLoRA背後的理論以及大型語言模型的量化技術。
- 在特定領域應用中,使用QLoRA微調大型語言模型。
- 利用量化技術,在有限計算資源下優化微調性能。
- 高效部署並評估微調模型在實際應用中的表現。
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 時間:這項由講師指導的香港(線上或線下)培訓,針對中級嵌入式AI開發人員和邊緣計算專家,旨在微調和優化輕量級AI模型,以便在資源受限的設備上部署。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 選擇並調整適合邊緣部署的預訓練模型。
- 應用量化、剪枝和其他壓縮技術,以減少模型大小和延遲。
- 使用遷移學習微調模型,以提高特定任務的性能。
- 在實際的邊緣硬件平台上部署優化後的模型。