LLM Optimizasyonu Temelleri: Sıkıştırma ve Fine-Tuning

Büyük Dil Modelleri (LLMs) inanılmaz derecede güçlüdür, ancak devasa boyutları genellikle onları çalıştırmayı zor ve maliyetli hale getirir. Performanstan ödün vermeden bu modelleri günlük donanımlara nasıl dağıtabilirsiniz? Bu metin tabanlı kurs, LLM optimizasyonunun karmaşık dünyasını erişilebilir, yazılı derslere ayırır. Model boyutlarını küçültmeyi, inference sürecini hızlandırmayı ve modern endüstri tekniklerini kullanarak performansı değerlendirmeyi keşfedeceksiniz. Pratik kavramlara odaklanarak, ağır AI modellerini nasıl hafif ve erişilebilir hale getireceğinizi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Temel LLM mimarisini ve model boyutunun neden hesaplama kaynaklarını etkilediğini anlayın. - Metin oluşturma kalitesini korurken bellek kullanımını azaltmak için quantization tekniklerini uygulayın. - Daha küçük, daha hızlı modelleri kavramsallaştırmak için model pruning ve knowledge distillation yöntemlerini keşfedin. - Özel uygulamalar için LoRA ve QLoRA gibi parametre verimli fine-tuning yöntemlerini uygulayın. - Modern kıyaslama araçlarını ve metriklerini kullanarak yerel LLM performansını değerlendirin. - Optimize edilmiş modellerin modern Retrieval-Augmented Generation (RAG) boru hatlarına nasıl entegre olduğunu keşfedin. Kurs, temel terminoloji ve sinir ağı sıkıştırmasının temel mekanikleri ile başlar. Oradan, fine-tuning yöntemlerini ve yerel dağıtım stratejilerini kapsayan yapılandırılmış okuma materyalleri ve yazılı alıştırmalarla ilerleyeceksiniz. Yeni başlayanlar ve hevesli makine öğrenimi uygulayıcıları için tasarlanan bu kurs, ileri düzey AI mühendisliği konusunda önceden deneyim gerektirmez. Verimli AI dağıtımı konusundaki temel becerilerinizi geliştirmek için bugün okumaya başlayın.