Yapay Zeka Mühendisliği: QLoRA ve AWS ile Açık Kaynak LLM'leri İnce Ayarlama

Genel amaçlı yapay zeka modelleri, genellikle özel iş görevleri için gereken belirli alan bilgisine sahip değildir. Bu boşluğu kapatmak için modern yapay zeka mühendisleri, açık kaynak modellerini verimli ve uygun maliyetli özelleştirme teknikleri kullanarak nasıl adapte edeceklerini bilmelidir. Bu metin tabanlı kurs, kendi özel veri kümeleriniz üzerinde büyük dil modellerini (LLM'ler) ince ayarlama sürecinde size adım adım rehberlik eder. Bu kursu tamamlayarak, model özelleştirmenin mekaniğini anlayacak, modelleri minimum bilgi işlem kaynaklarıyla nasıl optimize edeceğinizi öğrenecek ve modellerinizi gerçek dünya kullanımı için dağıtma becerilerini edineceksiniz. Ayrıntılı yazılı açıklamalar ve net kod parçacıkları aracılığıyla, modern yapay zeka dağıtım iş akışları hakkında pratik bir anlayış kazanacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - LLM'lerin temel mimarisini ve ince ayarın temellerini anlayın. - LoRA ve QLoRA'ya odaklanarak Parametre Verimli İnce Ayar (PEFT) tekniklerini uygulayın. - Eğitim için yüksek kaliteli özel veri kümeleri hazırlayın ve biçimlendirin. - Açık kaynak kütüphaneleri ve PyTorch kullanarak eğitim işlem hatlarını yapılandırın. - Ölçeklenebilir çıkarım için ince ayarlı modelleri AWS SageMaker'da dağıtın. - Özel LLM'lerinizi sergilemek için Streamlit ile etkileşimli kullanıcı arayüzleri oluşturun. Müfredat, veri kümesi hazırlığı, eğitim yapılandırmaları ve dağıtım stratejilerine geçmeden önce temel terminoloji, temel kavramlar ve kurucu tanımlarla başlar. Kapsamlı açıklamaları okuyarak ve pratik, üretime hazır kod örneklerini inceleyerek öğreneceksiniz. Bu kurs, yapay zeka mühendisliği alanına girmek isteyen yazılım geliştiriciler, veri uzmanları ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi modelleri veya bulut dağıtımı konusunda önceden deneyim gerekmez, bu da onu yeni başlayanlar için mükemmel bir başlangıç noktası yapar. Özel yapay zekanın gücünü açığa çıkarmak için bugün okumaya başlayın.