コース概要
導入
ParlAI の機能とアーキテクチャの概要
- ParlAI フレームワーク
- 主要な機能と目標
- 中心となる概念 (エージェント、メッセージ、教師、ワールド)
Conversational AI 向け ParlAI 入門
- インストール
- 単純なモデルの追加
- 簡易表示データスクリプト
- 検証とテスト
- タスク
- エージェントのトレーニングと評価
- モデルとの対話
ParlAI でのタスクとデータセットの操作
- データセットの追加
- データをセット (トレーニング、有効、またはテスト) に分割する
- テキスト ファイルの代わりに JSON を使用する
- タスクの作成と実行
世界の探索、共有、バッチ処理
- Worldsのコンセプト
- エージェントの共有
- バッチ処理の実装
- 動的バッチ処理
Torch ジェネレーター エージェントとランカー エージェントの使用
- Torchジェネレーターエージェント
- Torchランカーエージェント
- モデル例
- モデルの作成
- モデルのトレーニングと評価
組み込みメトリクスとカスタムメトリクスの追加
- 標準指標
- カスタムメトリクスの追加
- 教師の指標
- エージェントレベルのメトリクス (グローバルおよびローカル)
- メトリクスのリスト
ParlAI でのトレーニング実行の高速化
- ベースラインの設定
- スキップ生成コマンド
- 動的バッチトレーニングコマンド
- FP16 と複数の GPU の使用
- バックグラウンドの前処理
他の ParlAI トピックを探索する
- ミューテーターの使用と作成
- クラウドソーシングタスクの実行
- 既存のチャットサービスを利用する
- 変圧器のサブコンポーネントの交換
- テストの実行と作成
- ParlAI のヒントとコツ
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Pythonまたは他のプログラミング言語の知識
- 人工知能(AI)の概念に関する一般的な理解
観客
- 研究者 開発者
お客様の声 (3)
The engagement of the instructor
Wayne Jeftha - Vodacom
コース - Microsoft Bot Framework Composer
トレーナーはどんな質問にも答えてくれた。
Caterina - Stamtech
コース - Developing APIs with Python and FastAPI
Machine Translated
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course