Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs
Kontinuerlig læring er et sett med strategier som gjør det mulig for maskinlæringsmodeller å oppdatere seg gradvis og tilpasse seg nye data over tid.
Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI vedlikeholdsteknikere og MLOps profesjonelle som ønsker å implementere robuste kontinuerlige læringspipelines og effektive oppdateringsstrategier for deployede, fine-tuned modeller.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Designe og implementere kontinuerlige læringsarbeidsflater for deployede modeller.
- Redusere katastrofalt glemme gjennom riktig trening og minnehåndtering.
- Automatisere overvåking og oppdateringstriggere basert på modellskifte eller endringer i data.
- Integrere modelloppdateringsstrategier i eksisterende CI/CD og MLOps pipelines.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og øvelser.
- Hånd på implementering i et live-lab miljø.
Tilpasningsmuligheter for kurset
- For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Innføring i kontinuerlig læring
- Hvorfor kontinuerlig læring er viktig
- Utfordringer i å opprettholde finjusterte modeller
- Nøkkelstrategier og læringsarter (online, inkremental, overføring)
Datahåndtering og Streaming Pipeliners
- Håndtering av utviklende datamengder
- Online-læring med minibatcher og streaming-APIer
- Utfordringer ved dataetikettering og annotering over tid
Forhindre katastrofal glemsel
- Elastisk vektt konsolidering (EWC)
- Replay-metoder og repetisjonsstrategier
- Regulering og minneaugmenterte nettverk
Modelldrift og overvåking
- Oppdage data- og konseptdrift
- Målestokker for modellhelse og ytelsesnedgang
- Utløse automatiske modelloppdateringer
Automatisering av modelloppdateringer
- Automatisk omtrening og planleggingstrategier
- Integrering med CI/CD og MLOps arbeidsflyt
- Håndtering av oppdateringsfrekvens og tilbakestillingsplaner
Kontinuerlig Læringsrammeverk og Verktøy
- Oversikt over Avalanche, Hugging Face Datamengder og TorchReplay
- Plattformstøtte for kontinuerlig læring (e.g., MLflow, Kubeflow)
- Scalabarhet og distribusjonsbetraktninger
Reelle Use Caseer og arkitekturer
- Kundeatferdsforutsigelse med utviklende mønstre
- Industriell maskinovervåking med inkrementelle forbedringer
- Svindeloppdageringssystemer under endrede trusselmønstre
Sammenfatning og neste trinn
Krav
- Forståelse av maskinlæringsarbeidsflyter og nerveretverkarkitekturer
- Erfaring med modelljustering og deploymentsrørledninger
- Kjennskap til dataversjonering og modelllevesyklushåndtering
Målgruppe
- AI-vedlikeholdsteknikere
- MLOps teknikere
- Maskinlæringspraktikere som er ansvarlige for modelllevesykluskontinuitet
14 timer
Open Training Courses require 5+ participants.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs - Booking
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs - Enquiry
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterte kurs
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsprofesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende overføringslæringsteknikker og bruke dem på komplekse problemer i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå avanserte konsepter og metoder innen overføringslæring.
- Implementere domenespesifikke tilpasningsteknikker for forhåndstrente modeller.
- Bruk kontinuerlig læring for å administrere utviklende oppgaver og datasett.
- Mestre finjustering av flere oppgaver for å forbedre modellytelsen på tvers av oppgaver.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å distribuere finjusterte modeller pålitelig og effektivt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å distribuere finjusterte modeller i produksjon.
- Containeriser og distribuer modeller ved hjelp av verktøy som Docker og Kubernetes.
- Implementer overvåking og logging for utplasserte modeller.
- Optimaliser modeller for ventetid og skalerbarhet i virkelige scenarier.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å tilpasse AI-modeller for kritiske økonomiske oppgaver.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for finansapplikasjoner.
- Utnytt forhåndstrente modeller for domenespesifikke oppgaver innen finans.
- Bruk teknikker for svindeloppdagelse, risikovurdering og generering av finansiell rådgivning.
- Sikre overholdelse av økonomiske forskrifter som GDPR og SOX.
- Implementere datasikkerhet og etisk AI-praksis i finansielle applikasjoner.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels til avansert nivå som ønsker å tilpasse forhåndstrente modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for finjustering og dens anvendelser.
- Forbered datasett for finjustering av forhåndstrente modeller.
- Finjuster store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimaliser modellytelsen og ta tak i vanlige utfordringer.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og AI-utøvere som ønsker å implementere finjusteringsstrategier for store modeller uten behov for omfattende beregningsressurser.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementer LoRA for effektiv finjustering av store modeller.
- Optimaliser finjustering for miljøer med begrensede ressurser.
- Evaluer og distribuer LoRA-tunede modeller for praktiske bruksområder.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre multimodal modellfinjustering for innovative AI-løsninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen til multimodale modeller som CLIP og Flamingo.
- Forbered og forhåndsbehandle multimodale datasett effektivt.
- Finjuster multimodale modeller for spesifikke oppgaver.
- Optimaliser modeller for virkelige applikasjoner og ytelse.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre NLP-prosjektene sine gjennom effektiv finjustering av ferdigtrente språkmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om finjustering for NLP-oppgaver.
- Finjuster forhåndstrente modeller som GPT, BERT og T5 for spesifikke NLP-applikasjoner.
- Optimaliser hyperparametre for forbedret modellytelse.
- Evaluer og distribuer finjusterte modeller i virkelige scenarier.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timerDenne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å lage spesialiserte AI-applikasjoner skreddersydd for spesifikke bransjer, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek-modeller, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forbered datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjuster DeepSeek LLM for domenespesifikke applikasjoner.
- Optimaliser og distribuer finjusterte modeller effektivt.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører, AI-utviklere og dataforskere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å lære hvordan de kan bruke QLoRA til effektiv finjustering av store modeller for spesifikke oppgaver og tilpasninger.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå teorien bak QLoRA og kvantiseringsteknikker for LLMs.
- Implementere QLoRA i finjustering av store språkmodeller for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere finjusteringsyytelse på begrensede beregningsressurser ved hjelp av kvantisering.
- Utplassere og evaluere finjusterte modeller effektivt i virkelige applikasjoner.
Read more...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 timerDenne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører og AI-forskere som ønsker å anvende RLHF for å finjustere store AI-modeller for overlegen ytelse, sikkerhet og samstemming.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de teoretiske grunnlagene for RLHF og hvorfor det er avgjørende i moderne AI-utvikling.
- Implementere belønningsmodeller basert på menneskelig tilbakemelding for å veilede forsterkningslæringsprosesser.
- Finjustere store språklige modeller ved hjelp av RLHF-teknikker for å gjøre utdataene i tråd med menneskelige preferanser.
- Anvende beste praksis for å skalere RLHF-arbeidsflyter for produksjonsklare AI-systemer.
Read more...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre teknikker for å optimalisere store modeller for kostnadseffektiv finjustering i virkelige scenarier.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå utfordringene med å finjustere store modeller.
- Bruk distribuerte treningsteknikker på store modeller.
- Utnytt modellkvantisering og beskjæring for effektivitet.
- Optimaliser maskinvareutnyttelsen for finjusteringsoppgaver.
- Distribuer finjusterte modeller effektivt i produksjonsmiljøer.
Read more...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte kraften til rask ingeniørkunst og få greps læring for å optimalisere LLM-ytelsen for virkelige applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for rask prosjektering og få-skuddslæring.
- Design effektive spørsmål for ulike NLP-oppgaver.
- Bruk få-skuddsteknikker for å tilpasse LLM-er med minimalt med data.
- Optimaliser LLM-ytelsen for praktiske bruksområder.
Read more...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 timerDenne instruktørledede, live-treningen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-dataforskere og AI-ingeniører som ønsker å fine-tune store språkmodeller på en mer økonomisk og effektiv måte ved å bruke metoder som LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:
- Forstå teorien bak parameter-effektive fine-tuning-metoder.
- Implementere LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning ved hjelp av Hugging Face PEFT.
- Sammenligne ytelse og kostnadsoverveielser av PEFT-metoder mot full fine-tuning.
- Deploye og skale fine-tuned LLMs med redusert beregning og lagringsbehov.
Read more...
Introduction to Transfer Learning
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsfagfolk på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og bruke overføringslæringsteknikker for å forbedre effektiviteten og ytelsen i AI-prosjekter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå kjernekonseptene og fordelene med overføringslæring.
- Utforsk populære forhåndstrente modeller og deres applikasjoner.
- Utfør finjustering av forhåndstrente modeller for tilpassede oppgaver.
- Bruk overføringslæring for å løse reelle problemer i NLP og datasyn.
Read more...
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å diagnostisere og løse finjusteringsutfordringer for maskinlæringsmodeller.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Diagnostiser problemer som overtilpasning, undertilpasning og dataubalanse.
- Implementere strategier for å forbedre modellkonvergens.
- Optimaliser finjustering av rørledninger for bedre ytelse.
- Feilsøk opplæringsprosesser ved hjelp av praktiske verktøy og teknikker.
Read more...
