Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Treningskurs
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) is a specialized skill used to enhance multimodal AI systems that process both visual and textual inputs for real-world applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
- Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
- Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
- Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Kursplan
Introduction to Vision-Language Models
- Overview of VLMs and their role in multimodal AI
- Popular architectures: CLIP, Flamingo, BLIP, etc.
- Use cases: search, captioning, autonomous systems, content analysis
Preparing the Fine-Tuning Environment
- Setting up OpenCLIP and other VLM libraries
- Dataset formats for image-text pairs
- Preprocessing pipelines for vision and language inputs
Fine-Tuning CLIP and Similar Models
- Contrastive loss and joint embedding spaces
- Hands-on: fine-tuning CLIP on custom datasets
- Handling domain-specific and multilingual data
Advanced Fine-Tuning Techniques
- Using LoRA and adapter-based methods for efficiency
- Prompt tuning and visual prompt injection
- Zero-shot vs. fine-tuned evaluation trade-offs
Evaluation and Benchmarking
- Metrics for VLMs: retrieval accuracy, BLEU, CIDEr, recall
- Visual-text alignment diagnostics
- Visualizing embedding spaces and misclassifications
Deployment and Use in Real Applications
- Exporting models for inference (TorchScript, ONNX)
- Integrating VLMs into pipelines or APIs
- Resource considerations and model scaling
Case Studies and Applied Scenarios
- Media analysis and content moderation
- Search and retrieval in e-commerce and digital libraries
- Multimodal interaction in robotics and autonomous systems
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of deep learning for vision and NLP
- Experience with PyTorch and transformer-based models
- Familiarity with multimodal model architectures
Audience
- Computer vision engineers
- AI developers
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Treningskurs - Booking
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Treningskurs - Enquiry
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 timerDette instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå ML-praktikere og AI-utviklere som ønsker å fintunere og distribere åpne vektmodeller som LLaMA, Mistral, og Qwen for spesifikke bedrifts- eller interne applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå økosystemet og forskjellene mellom åpne kildekode LLMs.
- Forberede datasets og fine-tuning konfigurasjoner for modeller som LLaMA, Mistral, og Qwen.
- Kjøre fine-tuning rørledninger ved bruk av Hugging Face Transformers og PEFT.
- Vurdere, lagre, og distribuere fine-tunede modeller i sikre miljøer.
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
14 timerDenne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå NLP-ingeniører og kunnskapsledelsesteam som ønsker å finjustere RAG-pipeliner for å forbedre ytelsen i spørsmålssvar, søk i bedriftsmiljø og sammenfatningsbruk.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå arkitekturen og arbeidsflyten til RAG-systemer.
- Finjustere retriever- og generatorkomponenter for domenespesifikke data.
- Vurdere RAG-ytelse og implementere forbedringer ved hjelp av PEFT-teknikker.
- Utplassere optimaliserte RAG-systemer for intern eller produksjonsbruk.
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.
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.
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.
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.