Die Nachfrage nach technischen generativen KI-Fähigkeiten (GenAI) steigt, und Unternehmen suchen aktiv nach KI-Ingenieuren, die mit großen Sprachmodellen (LLMs) arbeiten können. Dieser IBM Kurs wurde entwickelt, um arbeitsplatztaugliche Fähigkeiten aufzubauen, die Ihre KI-Karriere beschleunigen können. In diesem Kurs werden Sie Transformatoren und wichtige Modell-Frameworks und -Plattformen, einschließlich Hugging Face und PyTorch, kennenlernen. Sie beginnen mit einem grundlegenden Framework zur Optimierung von LLMs und gehen schnell zur Feinabstimmung generativer KI-Modelle über. Sie lernen auch fortgeschrittene Techniken wie parametereffizientes Feintuning (PEFT), Low-Rank-Adaption (LoRA), quantisiertes LoRA (QLoRA) und Prompting kennen. Die praktischen Übungen vermitteln Ihnen wertvolle, praktische Erfahrungen, einschließlich des Ladens, Vortrainings und Feintunings von Modellen unter Verwendung von Industriestandard-Tools. Wenn Sie bereit sind, Ihre KI-Karriere auf die nächste Stufe zu heben und Ihren Lebenslauf mit den gefragten Gen-KI-Kompetenzen zu stärken, melden Sie sich noch heute an und beginnen Sie, Ihre neuen Fähigkeiten in nur einer Woche anzuwenden!
Generative KI-Technik und Feinabstimmung von Transformatoren
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Joseph Santarcangelo
7.976 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(58 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Gefragte, arbeitsplatzreife Fähigkeiten, die Unternehmen für die Arbeit mit transformatorbasierten LLMs in generativer KI-Technik benötigen
Wie man eine parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT) mit Methoden wie LoRA und QLoRA durchführt, um das Modelltraining zu optimieren
Verwendung von vortrainierten Transformationsmodellen für Sprachaufgaben und deren Feinabstimmung für spezifische nachgelagerte Anwendungen
Laden von Modellen, Ausführen von Inferenzen und Trainieren von Modellen mit den Frameworks Hugging Face und PyTorch
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Anwendungs-Rahmenwerke
- Kategorie: Leistungsoptimierung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul werden Sie in die Feinabstimmung eingeführt. Sie erhalten einen Überblick über generative Modelle und vergleichen die Frameworks Hugging Face und PyTorch. Sie erhalten außerdem Einblicke in die Modellquantisierung und lernen, wie man vortrainierte Transformatoren verwendet und diese dann mit Hugging Face und PyTorch fein abstimmt.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben4 App-Elemente
In diesem Modul erwerben Sie Kenntnisse über die parametereffiziente Feinabstimmung (PEFT) und lernen auch Adapter wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) kennen. In praktischen Übungen werden Sie ein Basismodell trainieren und LLMs mit Hugging Face vortrainieren.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren2 Aufgaben2 App-Elemente4 Plug-ins
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 1. Jan. 2025
The course is good but lacks depth on complex subjects.
Geprüft am 16. Nov. 2024
The coding part in the labs provided in this course was very helpful and helped me to stabilize my learning.
Geprüft am 16. Jan. 2025
The labs all too often failed on environment issues - packages, version alignment, etc. This should be seamless in your controlled environment.
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Häufig gestellte Fragen
Der Kurs dauert etwa 8 Stunden, so dass Sie innerhalb von nur einer Woche über die Fähigkeiten verfügen, die Sie brauchen, um einen Arbeitgeber zu beeindrucken!
Dieser Kurs ist auf mittlerem Niveau angesiedelt. Um den größtmöglichen Lernerfolg zu erzielen, müssen Sie über Grundkenntnisse in Python, PyTorch und der Transformer-Architektur verfügen. Sie sollten auch mit Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze vertraut sein.
Dieser Kurs ist Teil der Generative AI Engineering mit LLMs Spezialisierung. Wenn Sie die Spezialisierung abschließen, werden Sie die Fähigkeiten und das Selbstvertrauen haben, um Job-Rollen wie KI-Ingenieur, NLP-Ingenieur, Ingenieur für maschinelles Lernen, Deep-Learning-Ingenieur, Datenwissenschaftler oder Software-Entwickler zu übernehmen, die sich bewerben wollen, um mit LLMs zu arbeiten.
Weitere Fragen
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