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Programa do Curso
Introdução à DeepSeek LLM Fine-Tuning
- Panorâmica dos modelos DeepSeek, por exemplo, DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3
- Compreensão da necessidade de afinação de LLMs
- Comparação entre afinação fina e engenharia rápida
Preparar o conjunto de dados para Fine-Tuning
- Curadoria de conjuntos de dados específicos de um domínio
- Técnicas de pré-processamento e limpeza de dados
- Tokenização e formatação do conjunto de dados para DeepSeek LLM
Configurar o ambiente Fine-Tuning
- Configurar a aceleração GPU e TPU
- Configuração de Hugging Face Transformadores com DeepSeek LLM
- Compreender os hiperparâmetros para ajuste fino
Fine-Tuning DeepSeek LLM
- Implementar o ajuste fino supervisionado
- Usando LoRA (Low-Rank Adaptation) e PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
- Executar o ajuste fino distribuído para conjuntos de dados de grande escala
Avaliação e otimização de modelos ajustados
- Avaliar o desempenho do modelo com métricas de avaliação
- Lidar com o sobreajuste e o subajuste
- Otimização da velocidade de inferência e da eficiência do modelo
Implantação de modelos DeepSeek ajustados
- Empacotamento de modelos para implantação de API
- Integração de modelos ajustados em aplicações
- Escalonamento de implantações com computação em nuvem e de borda
Aplicações e Use Cases do mundo real
- LLMs ajustados para finanças, saúde e suporte ao cliente
- Estudos de casos de aplicações industriais
- Considerações éticas em modelos de IA de domínios específicos
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência com estruturas de aprendizagem automática e aprendizagem profunda
- Familiaridade com transformadores e modelos de linguagem de grande dimensão (LLM)
- Compreensão das técnicas de pré-processamento de dados e treinamento de modelos
Público-alvo
- Pesquisadores de IA explorando o ajuste fino do LLM
- Engenheiros de aprendizagem automática que desenvolvem modelos de IA personalizados
- Programadores avançados que implementam soluções baseadas em IA
21 Horas
