Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA Eğitimi
QLoRA, büyük dil modellerini (LLMs) kuantifikasyon yöntemleri kullanarak fine-tuning etmek için gelişmiş bir tekniktir ve bu, bu modeleri aşırı hesaplama maliyetlerine girmeden daha verimli bir şekilde fine-tuning etmeyi sağlar. Bu eğitim, QLoRA kullanarak LLMs'yi fine-tuning etme teorik temellerini ve uygulamalarını kapsayacaktır.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), belirli görevler ve özelleştirmeler için büyük modelleri verimli bir şekilde fine-tuning etmek isteyen orta düzeyden ileri düzey machine learning mühendisleri, AI geliştiricileri ve veri bilimcilerine yöneliktir.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- QLoRA'ya ve LLMs için kuantifikasyon tekniklerine dayanan teoriyi anlamak.
- Bölgesel uygulamalar için büyük dil modellerini fine-tuning etmek üzere QLoRA'yı uygulamak.
- Kuantifikasyon kullanarak sınırlı hesaplama kaynakları üzerinde fine-tuning performansını optimize etmek.
- Verimli bir şekilde gerçek dünya uygulamalarında fine-tuning edilmiş modelleri dağıtmak ve değerlendirmek.
Eğitim Formatı
- Interaktif ders ve tartışma.
- Fazla egzersiz ve uygulama.
- Canlı-lab ortamında el ile uygulama.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.
Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
QLoRA ve Kuantifikasyona Giriş
- Kuantifikasyonun model optimizasyonundaki rolüne genel bir bakış
- QLoRA frameworkine giriş ve avantajları
- QLoRA'nın geleneksel fine-tuning yöntemlerinden ana farkları
Large Language Models (LLMs) Temelleri
- LLM'lerin ve mimarilerinin tanıtıldığı genel bakış
- Büyük modellerin ölçeklendirilmiş fine-tuningundaki zorluklar
- Kuantifikasyonun LLM fine-tuninginde hesaplama kısıtlamalarını aşmada nasıl yardımcı olduğu
Fine-Tuning LLM'ler için QLoRA Uygulaması
- QLoRA frameworkini ve ortamını kurma
- QLoRA fine-tuningi için veri kümelerinin hazırlanması
- Python ve PyTorch/TensorFlow kullanarak LLM'lerde QLoRA uygulama adım adım rehberi
QLoRA ile Fine-Tuning Performansı Optimizasyonu
- Kuantifikasyonla model doğruluğunu ve performansını nasıl dengeleme
- Fine-tuning sırasında hesap maliyetlerini ve bellek kullanımını azaltma teknikleri
- Minimum donanım gereksinimleriyle fine-tuning stratejileri
Tamamlanan Modellerin Değerlendirilmesi
- Tamamlanan modellerin etkinliğini değerlendirmek için nasıl bir yaklaşımla ilerlenir
- Soğutma modelleri için yaygın değerlendirme ölçüleri
- Fine-tuning sonrası model performansını optimize etme ve sorun giderme
Tamamlanan Modellerin Dağıtılması ve Ölçeklendirilmesi
- Üretim ortamlarına kuantifikasyonlu LLM'lerin dağıtımına yönelik en iyi uygulamalar
- Gerçek zamanlı taleplere yanıt vermek için dağıtımın ölçeklenmesi
- Model dağıtımı ve izleme için araçlar ve frameworkler
Günlük Hayat Use Caseleri ve Durum Çalışmaları
- Durum Çalışması: Müşteri destek ve NLP görevleri için LLM'lerin fine-tuningu
- Sağlık, finans ve e-ticaret gibi çeşitli sektörlerde LLM'lerin fine-tuningu örnekleri
- QLoRA tabanlı modellerin gerçek dünya dağıtımlarından öğrendikler
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi temelleri ve sinir ağları hakkındaki bilgi
- Model ayarlaması ve aktarım öğrenimi deneyimi
- Büyük dil modelleri (LLMs) ve derin öğrenme çerçeveleriyle (örn., PyTorch, TensorFlow) tanışlık
Kitlesi
- Makine öğrenimi mühendisleri
- AI geliştiricileri
- Veri bilimciler
14 Saat
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA Eğitimi - Booking
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA Eğitimi - Enquiry
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA - Danışmanlık Talebi
Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), karmaşık gerçek dünya problemlerine son teknoloji transfer öğrenimi tekniklerini uygulamak isteyen ileri düzey makine öğrenimi uzmanlarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Transfer öğrenimindeki gelişmiş kavramları ve metodolojileri anlayabilecektir.
- Önceden eğitilmiş modeller için alan özel uyarlama tekniklerini uygulayabilecektir.
- Sürekli değişen görevler ve veri kümeleriyle başa çıkmak için sürekli öğrenmeyi uygulayabilecektir.
- Görevler arasında model performansını artırmak için çoklu görev ince ayarını (multi-task fine-tuning) kullanabilecektir.
Daha Fazla...
AI Automation with n8n and LangChain
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (online veya yerinde), kapsamlı kod yazmadan yapay zeka kullanarak görev ve süreçleri otomatikleştirmek isteyen her seviyedeki geliştirici ve BT profesyonellerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- n8n'un görsel programlama arayüzünü kullanarak karmaşık iş akışları tasarlamak ve uygulamak.
- LangChain kullanarak iş akışlarına yapay zeka yeteneklerini entegre etmek.
- Çeşitli kullanım durumları için özel sohbet robotları ve sanal asistanlar oluşturmak.
- Yapay zeka aracileriyle gelişmiş veri analizi ve işleme gerçekleştirmek.
Daha Fazla...
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan görevleri ve iş akışlarını otomatikleştirmek için LangChain ve API'leri nasıl kullanacaklarını anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki iş analistleri ve otomasyon mühendislerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain ile API entegrasyonunun temellerini anlayabilecektir.
- LangChain ve Python kullanarak tekrarlayan iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.
- Verimli iş süreçleri için çeşitli API'leri bağlamak için LangChain'yi kullanabilecektir.
- API'ler ve LangChain'nin otomasyon yeteneklerini kullanarak özel iş akışları oluşturup otomatikleştirebilecektir.
Daha Fazla...
Building Conversational Agents with LangChain
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sohbet botlarını daha derinlemesine anlamak ve LangChain'yi gerçek dünya kullanım durumlarına uygulamak isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Sohbet botları oluşturmada LangChain'nin temellerini ve uygulamasını anlayabilecektir.
- LangChain kullanarak sohbet botları geliştirebilecek ve dağıtabilecektir.
- Sohbet botlarını API'lerle ve harici hizmetlerle entegre edebilecektir.
- Natural Language Processing (NLP) tekniklerini kullanarak sohbet botlarının performansını iyileştirebilecektir.
Daha Fazla...
Building Private AI Workflows with Ollama
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), güvenli ve verimli AI destekli iş akışlarını Ollama kullanarak uygulamak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Özel AI işleme için Ollama'i dağıtıp yapılandırabilecekler.
- AI modellerini güvenli kurumsal iş akışlarına entegre edebilecekler.
- Veri gizliliğini korurken AI performansını optimize edebilecekler.
- Şirket içi AI yetenekleriyle iş süreçlerini otomatikleştirebilecekler.
- Kurumsal güvenlik ve yönetişim politikalarına uyum sağlayabilecekler.
Daha Fazla...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ince ayarlı modelleri güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- İnce ayarlı modelleri üretime dağıtmanın zorluklarını anlayabilecektir.
- Modelleri Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerize edip dağıtabilecektir.
- Dağıtılan modeller için izleme ve günlük kaydı uygulayabilecektir.
- Modelleri gerçek dünya senaryolarında gecikme ve ölçeklenebilirlik için optimize edebilecektir.
Daha Fazla...
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak, optimize etmek ve entegre etmek isteyen orta düzey profesyonellere yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Ollama kullanarak LLM'leri kurup dağıtabilir.
- AI modellerini performans ve verimlilik için optimize edebilir.
- GPU hızlandırmayı kullanarak çıkarım hızlarını artırabilir.
- Ollama'ü iş akışlarına ve uygulamalara entegre edebilir.
- AI model performansını zaman içinde izleyip sürdürebilir.
Daha Fazla...
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka etiğinin geliştirilmesiyle ilgilenen ve LangChain ile yapay zeka çözümleri oluştururken etik yönergeleri uygulamayı öğrenmek isteyen ileri düzey yapay zeka araştırmacılarına ve politika yapıcılarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain ile yapay zeka geliştirmenin temel etik sorunlarını belirlemek.
- Yapay zekanın toplum ve karar alma süreçleri üzerindeki etkisini anlamak.
- Adil ve şeffaf yapay zeka sistemleri oluşturmak için stratejiler geliştirmek.
- LangChain tabanlı projelere etik yapay zeka yönergelerini uygulamak.
Daha Fazla...
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), sezgisel ve kullanıcı dostu web uygulamaları oluşturmak için LangChain'yi kullanmak isteyen orta seviyedeki web geliştiricileri ve UX tasarımcılarına yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'nin temel kavramlarını ve web kullanıcı deneyisini iyileştirmedeki rolünü anlayabilecektir.
- Dinamik ve duyarlı arayüzler oluşturmak için LangChain'yi web uygulamalarına uygulayabilecektir.
- Etkileşimi ve kullanıcı katılımını artırmak için web uygulamalarına API'ler entegre edebilecektir.
- LangChain'nin gelişmiş özelleştirme özelliklerini kullanarak kullanıcı deneyimini optimize edebilecektir.
- Web uygulaması performansını ve deneyimini ince ayarlamak için kullanıcı davranış verilerini analiz edebilecektir.
Daha Fazla...
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) AI modellerini Ollama üzerinde ince ayar yaparak özelleştirmek ve performanslarını artırmak isteyen ileri düzey profesyonellere yöneliktir.
Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Ollama üzerinde AI modelleri için verimli bir ortam kurmak.
- Denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme için veri setlerini hazırlamak.
- AI modellerini performans, doğruluk ve verimlilik açısından optimize etmek.
- Özelleştirilmiş modelleri üretim ortamlarına dağıtmak.
- Model iyileştirmelerini değerlendirmek ve sağlamlığını sağlamak.
Daha Fazla...
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), LangChain çerçevesini kullanarak yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak isteyen orta seviyedeki geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'nın temellerini ve bileşenlerini anlayabilecektir.
- GPT-4 gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) ile LangChain'yı entegre edebilecektir.
- LangChain kullanarak modüler yapay zeka uygulamaları oluşturabilecektir.
- LangChain uygulamalarındaki yaygın sorunları giderebilecektir.
Daha Fazla...
Integrating LangChain with Cloud Services
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey veri mühendisleri ve LangChain'in yeteneklerinden çeşitli bulut hizmetleriyle entegrasyon yoluyla yararlanmak isteyen DevOps profesyonelleri hedefler.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'i AWS, Azure ve Google Cloud gibi büyük bulut platformlarıyla entegre etmek.
- LangChain ile güçlendirilen uygulamaları geliştirmek için bulut tabanlı API'ler ve hizmetlerden yararlanmak.
- Gerçek zamanlı etkileşim için konuşma aracısını buluta ölçeklendirmek ve dağıtmak.
- Bulut ortamlarında izleme ve güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak.
Daha Fazla...
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), veri analiz ve görselleştirme yeteneklerini geliştirmek isteyen orta düzeydeki veri profesyonellerine yöneliktir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain kullanarak veri alma ve temizleme işlemlerini otomatik hale getirmek.
- Python ve LangChain kullanarak gelişmiş veri analizi yapmak.
- LangChain ile entegre Matplotlib ve diğer Python kütüphaneleriyle görselleştirmeler oluşturmak.
- LangChain kullanarak veri analizinden doğal dil içgörüleri elde etmek.
Daha Fazla...
LangChain Fundamentals
14 SaatBu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), temel kavramları ve LangChain mimarisini öğrenmek ve yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için gerekli pratik becerileri kazanmak isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiriciler ve yazılım mühendisleri hedeflenmektedir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- LangChain'nin temel prensiplerini kavrayabilecekler.
- LangChain ortamını kurabilecek ve yapılandırabilecekler.
- LangChain'nin mimarisini ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ile nasıl etkileşimde bulunduğunu anlayabilecekler.
- LangChain kullanarak basit uygulamalar geliştirebilecekler.
Daha Fazla...
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 SaatBu eğitmen eşliğindeki canlı eğitim, Türkiye'de (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesindeki profesyonellere yönelik olup, yerel makinelerinde AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmayı, yapılandırmayı ve kullanmayı hedeflemektedir.
Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Ollama'un temellerini ve yeteneklerini anlamak.
- Yerel AI modellerini çalıştırmak için Ollama'u kurmak.
- Ollama kullanarak LLM'leri dağıtmak ve etkileşimde bulunmak.
- AI iş yükleri için performansı ve kaynak kullanımını optimize etmek.
- Çeşitli endüstrilerde yerel AI dağıtımı için kullanım senaryolarını keşfetmek.
Daha Fazla...
