コース概要

QLoRA と量化解析の概要

  • 量化解析とそのモデル最適化における役割の概要
  • QLoRA フレームワークとその利点の紹介
  • QLoRA と従来の微調整手法との主な違い

大規模言語モデル(LLMs)の基礎

  • LLMs とそのアーキテクチャの概要
  • 大規模モデルをスケールで微調整する際の課題
  • 量化解析が LLMs の微調整における計算制約を克服する方法

QLoRA を使用した LLMs の微調整の実装

  • QLoRA フレームワークと環境のセットアップ
  • QLoRA 微調整用データセットの準備
  • Python および PyTorch/TensorFlow を使用して LLMs 上で QLoRA を実装する手順ガイド

QLoRA を使用した微調整性能の最適化

  • 量化解析を使用したモデル精度と性能のバランスの取り方
  • 微調整中の計算コストとメモリ使用量を削減する技術
  • 最小限のハードウェア要件で微調整を行うための戦略

微調整されたモデルの評価

  • 微調整されたモデルの有効性を評価する方法
  • 言語モデルの一般的な評価指標
  • ポストチューニング後のモデル性能の最適化と問題解決

微調整されたモデルのデプロイとスケーリング

  • 量化解析された LLMs をプロダクション環境にデプロイするためのベストプラクティス
  • リアルタイムリクエストを処理するためにデプロイメントをスケーリングする方法
  • モデルデプロイと監視用のツールとフレームワーク

実際の使用例と事例研究

  • 事例研究:カスタマーサポートと NLP タスク向けに LLMs を微調整
  • ヘルスケア、金融、Eコマースなど様々な業界での LLMs の微調整の例
  • QLoRA ベースのモデルの実世界デプロイから得られた教訓

まとめと次のステップ

要求

  • 機械学習の基本とニューラルネットワークに関する理解
  • モデル微調整と転移学習の経験
  • 大規模言語モデル(LLMs)と深層学習フレームワーク(例:PyTorch, TensorFlow)の知識

対象者

  • 機械学習エンジニア
  • AI 開発者
  • データサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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