În retrospectivă, importanța GPU-urilor pentru AI a fost ceva ce am înțeles cu adevărat!

Un nou certificat profesional interesant: PyTorch for Deep Learning predat de @lmoroney este acum disponibil la . Acesta este programul definitiv pentru învățarea PyTorch, care este unul dintre principalele cadre pe care cercetătorii le folosesc pentru a construi sisteme AI revoluționare. Dacă doriți să înțelegeți cum funcționează modelele moderne de învățare profundă sau să vă construiți propriile arhitecturi personalizate, PyTorch vă oferă control direct asupra aspectelor cheie ale dezvoltării modelelor. Acest certificat profesional cu trei cursuri vă duce de la elemente fundamentale până la arhitecturi avansate și implementare: Curs 1: PyTorch: Fundamente - Aflați cum PyTorch reprezintă datele cu tensori și cum se încadrează seturile de date în procesul de antrenament. Veți construi și antrena rețele neuronale pas cu pas, veți monitoriza progresul antrenamentului și veți evalua performanța. Până la sfârșit, veți înțelege fluxul de lucru al PyTorch și veți fi gata să proiectați, să vă antrenați și să vă testați propriile modele. Curs 2: PyTorch: Tehnici și instrumente de ecosistem - Stăpânește optimizarea hiperparametrilor, profilarea modelului și eficiența fluxului de lucru. Veți folosi programatoare de rate de învățare, veți aborda supraajustarea și veți aplica reglarea automată cu Optuna. Lucrați cu TorchVision pentru inteligență artificială vizuală și Hugging Face pentru NLP. Învățați învățarea prin transfer și ajustați modelele pre-antrenate pentru noi probleme. Curs 3: PyTorch: Arhitecturi avansate și implementare - Construiți arhitecturi sofisticate, inclusiv rețele siameze, ResNet, DenseNet și transformatoare. Aflați cum mecanismele de atenție alimentează modelele de limbaj modern și cum modelele de difuzie generează imagini. Pregătiți modele pentru implementare cu ONNX, MLflow, tăiere și cuantizare. Abilități pe care le veți dobândi: - Construiți și optimizați rețelele neuronale în PyTorch - cadrul pe care cercetătorii îl folosesc pentru a crea modele revoluționare - Reglați fin modelele preantrenate pentru sarcini de viziune computerizată și NLP - adaptând modelele existente pentru a vă rezolva problemele specifice - Implementați arhitecturi de transformatoare și lucrați cu modele de difuzie, tehnologiile de bază din spatele ChatGPT și generarea modernă de imagini - Optimizați modelele cu cuantificare și tăiere pentru a le face rapide și eficiente pentru implementarea în lumea reală Fie că doriți să utilizați modele preexistente, să vă construiți propriile modele personalizate sau pur și simplu să înțelegeți ce se întâmplă sub capota sistemelor pe care le utilizați, această specializare vă va oferi această bază. Începeți să învățați PyTorch:

Un nou curs interesant: Fine-tuning and Reinforcement Learning for LLM: Intro to Post-training, predat de @realSharonZhou, VP of AI la @AMD. Disponibil acum la . Post-antrenamentul este tehnica cheie folosită de laboratoarele de frontieră pentru a transforma un LLM de bază - un model antrenat pe text masiv neetichetat pentru a prezice următorul cuvânt / token - într-un asistent util și de încredere care poate urma instrucțiunile. Am văzut, de asemenea, multe aplicații în care post-antrenamentul este ceea ce transformă o aplicație demo care funcționează doar 80% din timp într-un sistem fiabil care funcționează în mod constant. Acest curs vă va învăța cele mai importante tehnici post-antrenament! În acest curs de 5 module, Sharon vă ghidează prin conducta completă post-instruire: reglare fină supravegheată, modelare a recompenselor, RLHF și tehnici precum PPO și GRPO. De asemenea, veți învăța să utilizați LoRA pentru o instruire eficientă și să proiectați evaluări care detectează problemele înainte și după implementare. Abilități pe care le veți dobândi: - Aplicați reglarea supervizată și învățarea prin întărire (RLHF, PPO, GRPO) pentru a alinia modelele la comportamentele dorite - Utilizați LoRA pentru reglare fină eficientă fără a reinstrui modele întregi - Pregătiți seturi de date și generați date sintetice pentru post-antrenament - Înțelegeți cum să operați conductele de producție LLM, cu puncte de decizie go/no-go și bucle de feedback Aceste metode avansate nu se mai limitează la laboratoarele AI de frontieră și acum le puteți folosi în propriile aplicații. Aflați aici: