Cursos de Introduction to Large Language Models (LLMs)
Large Language Models (LLMs) são modelos de redes neuronais profundas que podem gerar textos em linguagem natural com base numa determinada entrada ou contexto. São treinados em grandes quantidades de dados de texto de vários domínios e fontes e conseguem captar os padrões sintácticos e semânticos da linguagem natural. Os LLMs alcançaram resultados impressionantes em várias tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário que desejam usar modelos de linguagem grande para várias tarefas de linguagem natural.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua um LLM popular.
- Criar um LLM básico e ajustá-lo em um conjunto de dados personalizado.
- Usar LLMs para diferentes tarefas de linguagem natural, como resumo de texto, resposta a perguntas, geração de texto e muito mais.
- Depurar e avaliar LLMs usando ferramentas como TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.
Formato do curso
- Palestra interactiva e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
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Programa do Curso
Introdução
- O que são Large Language Models (LLMs)?
- LLMs vs modelos tradicionais de PNL
- Panorâmica das caraterísticas e da arquitetura das LLMs
- Desafios e limitações das LLMs
Compreender as LLMs
- O ciclo de vida de uma LLM
- Como funcionam as LLM
- Os principais componentes de uma LLM: codificador, descodificador, atenção, embeddings, etc.
Introdução
- Configurar o ambiente de desenvolvimento
- Instalar uma LLM como ferramenta de desenvolvimento, por exemplo, Google Colab, Hugging Face
Trabalhar com LLMs
- Explorar as opções de LLM disponíveis
- Criando e usando um LLM
- Ajustar um LLM num conjunto de dados personalizado
Sumarização de texto
- Compreender a tarefa de resumo de texto e as suas aplicações
- Utilizar um LLM para resumo de texto extrativo e abstrativo
- Avaliar a qualidade dos resumos gerados usando métricas como ROUGE, BLEU, etc.
Resposta a perguntas
- Compreender a tarefa de resposta a perguntas e as suas aplicações
- Utilizar um LLM para responder a perguntas de domínio aberto e de domínio fechado
- Avaliar a exatidão das respostas geradas utilizando métricas como F1, EM, etc.
Geração de texto
- Compreender a tarefa de geração de texto e as suas aplicações
- Utilizar um LLM para a geração de texto condicional e incondicional
- Controlar o estilo, o tom e o conteúdo dos textos gerados usando parâmetros como temperatura, top-k, top-p, etc.
Integrando LLMs com outros frameworks e plataformas
- Usando LLMs com PyTorch ou TensorFlow
- Usando LLMs com Flask ou Streamlit
- Usando LLMs com Google Cloud ou AWS
Resolução de problemas
- Entendendo os erros e bugs comuns em LLMs
- Usando o TensorBoard para monitorar e visualizar o processo de treinamento
- Usando PyTorch Lightning para simplificar o código de treinamento e melhorar o desempenho
- Usando Hugging Face Datasets para carregar e pré-processar os dados
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento do processamento de linguagem natural e da aprendizagem profunda
- Experiência com Python e PyTorch ou TensorFlow
- Experiência básica de programação
Público-alvo
- Programadores
- Entusiastas de PNL
- Cientistas de dados
14 Horas
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- Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
- Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
- Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Integrar modelos de IA em fluxos de trabalho corporativos seguros.
- Otimize o desempenho da IA enquanto mantém a privacidade dos dados.
- Automatize os processos de negócios com recursos de IA no local.
- Garantir a conformidade com as políticas de segurança e governação da empresa.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Identificar as principais questões éticas no desenvolvimento de IA com LangChain.
- Compreender o impacto da IA na sociedade e nos processos de tomada de decisão.
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- Implementar diretrizes éticas de IA em projectos baseados em LangChain.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos fundamentais de LangChain e o seu papel na melhoria da experiência do utilizador da Web.
- Implementar LangChain em aplicativos da web para criar interfaces dinâmicas e responsivas.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
- Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
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- Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
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Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de dados de nível avançado e DevOps profissionais que desejam aproveitar os recursos de LangChain integrando-o a vários serviços em nuvem.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Integrar LangChain com as principais plataformas de nuvem, como AWS, Azure e Go ogle Cloud.
- Utilizar APIs e serviços baseados em nuvem para aprimorar os aplicativos alimentados por LangChain.
- Escalar e implantar agentes de conversação na nuvem para interação em tempo real.
- Implementar as melhores práticas de monitorização e segurança em ambientes de nuvem.
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LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de dados de nível intermediário que desejam usar LangChain para aprimorar seus recursos de análise e visualização de dados.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Automatizar a recuperação e limpeza de dados usando LangChain.
- Conduzir análises avançadas de dados usando Python e LangChain.
- Criar visualizações com Matplotlib e outras bibliotecas Python integradas com LangChain.
- Aproveitar LangChain para gerar percepções de linguagem natural a partir da análise de dados.
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LangChain Fundamentals
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
- Configurar e configurar o ambiente LangChain.
- Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
- Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos de IA em suas máquinas locais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e seus recursos.
- Configurar Ollama para executar modelos locais de IA.
- Implantar e interagir com LLMs usando Ollama.
- Otimizar o desempenho e o uso de recursos para cargas de trabalho de IA.
- Explorar casos de uso para implantação de IA local em vários setores.
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Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation
21 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
- Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
- Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
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