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課程簡介
DeepSeek LLM微調簡介
- DeepSeek模型概述,例如DeepSeek-R1和DeepSeek-V3
- 理解微調LLM的必要性
- 微調與提示工程的對比
準備微調數據集
- 整理領域特定的數據集
- 數據預處理和清理技術
- DeepSeek LLM的標記化和數據集格式化
設置微調環境
- 配置GPU和TPU加速
- 設置Hugging Face Transformers與DeepSeek LLM
- 理解微調的超參數
DeepSeek LLM微調
- 實現監督微調
- 使用LoRA(低秩適應)和PEFT(參數高效微調)
- 運行分佈式微調以處理大規模數據集
評估和優化微調模型
- 使用評估指標評估模型性能
- 處理過擬合和欠擬合
- 優化推理速度和模型效率
部署微調的DeepSeek模型
- 爲API部署打包模型
- 將微調模型集成到應用中
- 使用雲和邊緣計算擴展部署
實際用例和應用
- 微調LLM在金融、醫療和客戶支持中的應用
- 行業應用案例研究
- 領域特定AI模型的倫理考量
總結與下一步
最低要求
- 具備機器學習和深度學習框架的經驗
- 熟悉transformer和大語言模型(LLMs)
- 理解數據預處理和模型訓練技術
受衆
- 探索LLM微調的AI研究人員
- 開發定製AI模型的機器學習工程師
- 實現AI驅動解決方案的高級開發者
21 時間: