Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning Treningskurs
Prompt Engineering og Few-Shot Fine-Tuning gir deltakerne praktisk kunnskap om bruk av raske ingeniørteknikker og få-skuddslæring for å effektivt veilede store språkmodeller (LLM). Kurset legger vekt på å oppnå optimale resultater uten omfattende finjustering, noe som muliggjør effektiv tilpasning av ferdigtrente modeller for ulike oppgaver.
Denne instruktørledede, direkteopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte kraften til rask ingeniørkunst og få-skuddslæring for å optimalisere LLM-ytelsen for virkelige applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene for rask engineering 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 applikasjoner.
Kursets format
- Interaktivt foredrag og diskusjon.
- Mye øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.
Alternativer for kurstilpasning
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Introduksjon til Prompt Engineering
- Hva er prompt engineering?
- Viktigheten av rask design i LLM-er
- Sammenligning av null-skudd, ett-skudd og få-skudd tilnærminger
Utforme effektive ledetekster
- Prinsipper for å lage ledetekster av høy kvalitet
- Eksperimenterer med umiddelbare variasjoner
- Vanlige utfordringer innen rask design
Finjustering av få skudd
- Oversikt over fåskuddslæring
- Applikasjoner i oppgavespesifikk LLM-tilpasning
- Integrering av få-shot-eksempler i ledetekster
Hands-on med Prompt Engineering verktøy
- Bruker OpenAI API for rask eksperimentering
- Utforsker rask design med Hugging Face Transformers
- Evaluering av virkningen av umiddelbare variasjoner
Optimalisering av LLM-ytelse
- Evaluering av utganger og raffinering av spørsmål
- Innlemme kontekst for bedre resultater
- Håndtere tvetydigheter og skjevheter i LLM-svar
Søknader av Prompt Engineering
- Tekstgenerering og oppsummering
- Sentimentanalyse og klassifisering
- Kreativ skriving og kodegenerering
Implementering av promptbaserte løsninger
- Integrering av meldinger i applikasjoner
- Overvåking av ytelse og skalerbarhet
- Kasusstudier og eksempler fra den virkelige verden
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Grunnleggende forståelse av naturlig språkbehandling (NLP)
- Kjennskap til Python programmering
- Erfaring med store språkmodeller (LLM) er en fordel
Publikum
- AI-utviklere
- NLP ingeniører
- Utøvere av maskinlæring
Open Training Courses require 5+ participants.
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning Treningskurs - Booking
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning Treningskurs - Enquiry
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning - 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.
AI Automation with n8n and LangChain
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og IT-fagfolk på alle ferdighetsnivåer som ønsker å automatisere oppgaver og prosesser ved hjelp av AI uten å skrive omfattende kode.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Design og implementer komplekse arbeidsflyter ved å bruke n8ns visuelle programmeringsgrensesnitt.
- Integrer AI-funksjoner i arbeidsflyter ved å bruke LangChain.
- Bygg tilpassede chatboter og virtuelle assistenter for ulike bruksområder.
- Utfør avansert dataanalyse og prosessering med AI-agenter.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-nivå forretningsanalytikere og automasjonsingeniører som ønsker å forstå hvordan man bruker LangChain og API-er for å automatisere repeterende oppgaver og arbeidsflyter.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om API-integrasjon med LangChain.
- Automatiser repeterende arbeidsflyter ved å bruke LangChain og Python.
- Bruk LangChain til å koble sammen ulike APIer for effektive forretningsprosesser.
- Opprett og automatiser egendefinerte arbeidsflyter ved hjelp av APIer og LangChains automatiseringsmuligheter.
Building Conversational Agents with LangChain
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagpersoner på middels nivå som ønsker å utdype sin forståelse av samtaleagenter og bruke LangChain på brukssaker i den virkelige verden.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om LangChain og dets anvendelse i å bygge samtaleagenter.
- Utvikle og distribuer samtaleagenter ved å bruke LangChain.
- Integrer samtaleagenter med APIer og eksterne tjenester.
- Bruk Natural Language Processing (NLP) teknikker for å forbedre ytelsen til samtaleagenter.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å implementere sikre og effektive AI-drevne arbeidsflyter ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Distribuer og konfigurer Ollama for privat AI-behandling.
- Integrer AI-modeller i sikre bedriftsarbeidsflyter.
- Optimaliser AI-ytelsen samtidig som personvernet opprettholdes.
- Automatiser forretningsprosesser med AI-funksjoner på stedet.
- Sikre overholdelse av retningslinjer for bedriftssikkerhet og styring.
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.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å distribuere, optimalisere og integrere LLM-er ved hjelp av Ollama.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp og distribuer LLM-er ved hjelp av Ollama.
- Optimaliser AI-modeller for ytelse og effektivitet.
- Utnytt GPU akselerasjon for forbedrede inferenshastigheter.
- Integrer Ollama i arbeidsflyter og applikasjoner.
- Overvåk og vedlikehold AI-modellytelsen over tid.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere og beslutningstakere på avansert nivå som ønsker å utforske de etiske implikasjonene av AI-utvikling og lære hvordan man bruker etiske retningslinjer når man bygger AI-løsninger med [ 0].
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Identifiser sentrale etiske problemstillinger i AI-utvikling med LangChain.
- Forstå virkningen av AI på samfunnet og beslutningsprosesser.
- Utvikle strategier for å bygge rettferdige og transparente AI-systemer.
- Implementer etiske AI-retningslinjer i LangChain-baserte prosjekter.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot webutviklere på middels nivå og UX-designere som ønsker å utnytte LangChain til å lage intuitive og brukervennlige nettapplikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå de grunnleggende konseptene til LangChain og dens rolle i å forbedre nettbrukeropplevelsen.
- Implementer LangChain i nettapper for å lage dynamiske og responsive grensesnitt.
- Integrer API-er i nettapper for å forbedre interaktivitet og brukerengasjement.
- Optimaliser brukeropplevelsen ved å bruke LangChains avanserte tilpasningsfunksjoner.
- Analyser brukeratferdsdata for å finjustere nettappytelse og opplevelse.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å finjustere og tilpasse AI-modeller på Ollama for forbedret ytelse og domenespesifikke applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sett opp et effektivt miljø for finjustering av AI-modeller på Ollama.
- Forbered datasett for overvåket finjustering og forsterkende læring.
- Optimaliser AI-modeller for ytelse, nøyaktighet og effektivitet.
- Distribuer tilpassede modeller i produksjonsmiljøer.
- Evaluere modellforbedringer og sikre robusthet.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og programvareingeniører på mellomnivå som ønsker å bygge AI-drevne applikasjoner ved å bruke LangChain-rammeverket.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende om LangChain og dets komponenter.
- Integrer LangChain med store språkmodeller (LLM) som GPT-4.
- Bygg modulære AI-applikasjoner ved å bruke LangChain.
- Feilsøk vanlige problemer i LangChain-applikasjoner.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 timerDenne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avanserte dataingeniører og DevOps fagfolk som ønsker å utnytte LangChain sine evner ved å integrere den med ulike skytjenester.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Integrer LangChain med store skyplattformer som AWS, Azure og Google Cloud.
- Bruk skybaserte APIer og tjenester for å forbedre LangChain-drevne applikasjoner.
- Skaler og distribuer samtaleagenter til skyen for sanntidsinteraksjon.
- Implementer beste praksis for overvåking og sikkerhet i skymiljøer.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datafagfolk på middels nivå som ønsker å bruke LangChain til å forbedre sine dataanalyse- og visualiseringsevner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Automatiser datainnhenting og -rensing ved hjelp av LangChain.
- Gjennomfør avansert dataanalyse ved hjelp av Python og LangChain.
- Lag visualiseringer med Matplotlib og andre Python biblioteker integrert med LangChain.
- Utnytt LangChain for å generere naturlig språkinnsikt fra dataanalyse.
LangChain Fundamentals
14 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå og programvareingeniører som ønsker å lære kjernekonseptene og arkitekturen til LangChain og få praktiske ferdigheter for å bygge AI- drevne applikasjoner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Ta tak i de grunnleggende prinsippene til LangChain.
- Sett opp og konfigurer LangChain-miljøet.
- Forstå arkitekturen og hvordan LangChain samhandler med store språkmodeller (LLM).
- Utvikle enkle applikasjoner ved hjelp av LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 timerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å installere, konfigurere og bruke Ollama for å kjøre AI-modeller på sine lokale maskiner.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende ved Ollama og dets muligheter.
- Sett opp Ollama for å kjøre lokale AI-modeller.
- Distribuer og samhandle med LLM-er ved hjelp av Ollama.
- Optimaliser ytelse og ressursbruk for AI-arbeidsbelastninger.
- Utforsk brukstilfeller for lokal AI-distribusjon i ulike bransjer.