Đúc kết đầy đủ bí quyết LLM Fine-Tuning, học từ chuyên gia dự án LLM ở Silicon Valley.
45 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
LLM Tinh chỉnh
Multi GPUs
OpenAI API
Ollama
Hugging Face
RunPod là dịch vụ cho phép bạn thuê GPU ảo trên đám mây để đào tạo và triển khai các mô hình AI . Dịch vụ này dễ dàng xây dựng một môi trường đa GPU cho việc đào tạo và suy luận hiệu quả, quy mô lớn. Với hình thức thanh toán theo giờ, bạn chỉ cần sử dụng lượng GPU cần thiết, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí. Hơn nữa, bạn có thể tận dụng ngay các GPU mới nhất mà không cần cơ sở hạ tầng phức tạp, tối đa hóa hiệu suất AI.
Tìm hiểu cách thực hiện đào tạo LLM hiệu quả mà không bị giới hạn phần cứng bằng cách sử dụng nhiều GPU. Hướng dẫn này trình bày chi tiết cách xây dựng môi trường đa GPU bằng dịch vụ RunPod và kết nối với Pod từ môi trường cục bộ của bạn qua SSH.
Giờ đây, hãy tự xây dựng AI thông minh như ChatGPT! Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tinh chỉnh mô hình AI để chuyển đổi dữ liệu đầu vào từ tiếng Hàn sang tiếng Anh Shakespeare .
Bằng cách tận dụng API OpenAI, bạn có thể khắc phục vấn đề thiếu dữ liệu và bảo mật hiệu quả dữ liệu chất lượng cao cần thiết cho việc đào tạo mô hình.
từ openai nhập OpenAI
khách hàng = OpenAI()
hoàn thành = client.chat.completions.create(
mô hình = "gpt-4o" ,
tin nhắn=[
{ "role" : "developer" , "content" : "Bạn là một trợ lý hữu ích." },
{
"vai trò" : "người dùng" ,
"content" : "Dịch văn bản tiếng Anh sau sang phong cách Shakespeare."
}
]
)
in (completion.choices[ 0 ].message) 
Từ việc tạo dữ liệu bằng OpenAI API, tải xuống LLM từ HuggingFace, chạy mô hình bằng Ollama và tối ưu hóa bằng RunPod GPU, bạn sẽ được trải nghiệm công nghệ AI mới nhất cùng một lúc và nắm vững quy trình thực tế của việc tinh chỉnh LLM.
Khóa học này dành cho ai?
Nhà phát triển muốn tự xây dựng mô hình Chat.
Mọi người muốn học huấn luyện mô hình Multi GPU
Cần biết trước khi bắt đầu?
(Optional) Khả năng giải quyết vấn đề bằng tìm kiếm Chatgpt
660
Học viên
69
Đánh giá
74
Trả lời
4.9
Xếp hạng
7
Các khóa học
Hoạt động với tư cách là Pod Lead tại doanh nghiệp AI dựa trên LLM
Tốt nghiệp Đại học Quốc gia Seoul khoa Kỹ thuật Cơ khí và Hàng không vũ trụ
Thạc sĩ Kỹ thuật Cơ khí Hàng không tại một trường cao học ở Châu Âu
Thực hiện nghiên cứu nghiên cứu sinh tiến sĩ tại viện nghiên cứu kỹ thuật ở Đức
Kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại tập đoàn năng lượng lớn của Châu Âu
Hoạt động với tư cách Senior Consultant tại công ty tư vấn năng lượng có trụ sở tại Anh
Thực hiện dự án kỹ thuật dữ liệu dựa trên Databricks
Đạt thành tích Top 3% trong cuộc thi AI về giao dịch chứng khoán trên Kaggle
Hiện đang hoạt động với tư cách là Trưởng nhóm phát triển AI Agent Development Team Lead
Tất cả
20 bài giảng ∙ (3giờ 26phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
6 đánh giá
4.8
6 đánh giá
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 9
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 4.5
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
1.283.429 ₫
![[Nhập môn/Sơ cấp] Triển khai hệ thống gợi ý thông qua các ví dụ đa dạngHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/337887/cover/01jyvdpxdgj736bzm3ek4mnk59?w=420)
