Formation Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
L'affinement des modèles LLM open source est une pratique émergente pour les organisations qui souhaitent personnaliser les capacités d'IA dans des environnements sécurisés, rentables et privés.
Cette formation en direct (en ligne ou sur place), animée par un formateur, s'adresse aux praticiens ML intermédiaires et aux développeurs IA qui souhaitent affiner et déployer des modèles open-weight comme LLaMA, Mistral et Qwen pour des applications spécifiques d'affaires ou internes.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'écosystème et les différences entre les modèles LLM open source.
- Préparer des jeux de données et des configurations d'affinement pour des modèles comme LLaMA, Mistral et Qwen.
- Exécuter des pipelines d'affinement en utilisant Hugging Face Transformers et PEFT.
- Évaluer, sauvegarder et déployer des modèles affinés dans des environnements sécurisés.
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.
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Plan du cours
Introduction aux modèles LLM open-source
- Qu'est-ce que les modèles à poids ouverts et pourquoi ils sont importants
- Aperçu de LLaMA, Mistral, Qwen et autres modèles communautaires
- Cas d'utilisation pour des déploiements privés, sur site ou sécurisés
Configuration de l'environnement et outils
- Installation et configuration des bibliothèques Transformers, Datasets et PEFT
- Sélection du matériel approprié pour le fine-tuning
- Chargement de modèles pré-entraînés depuis Hugging Face ou d'autres dépôts
Préparation des données et preprocessing
- Formats de jeu de données (ajustement par instructions, données de chat, texte uniquement)
- Tokenization et gestion des séquences
- Création de jeux de données personnalisés et chargeurs de données
Téniques Fine-Tuning
- Fine-tuning complet standard vs. méthodes efficaces en termes de paramètres
- Application de LoRA et QLoRA pour un fine-tuning efficace
- Utilisation de l'API Trainer pour des expérimentations rapides
Évaluation et optimisation du modèle
- Évaluation des modèles fine-tunés avec des métriques de génération et d'exactitude
- Gestion du surapprentissage, de la généralisation et des ensembles de validation
- Conseils pour l'optimisation des performances et le logging
Déploiement et utilisation privée
- Sauvegarde et chargement des modèles pour l'inférence
- Déploiement de modèles fine-tunés dans des environnements d'entreprise sécurisés
- Stratégies de déploiement sur site vs. en cloud
Cas pratiques et Use Cases
- Exemples d'utilisation d'entreprise pour LLaMA, Mistral et Qwen
- Gestion du fine-tuning multilingue et spécifique au domaine
- Débat : compromis entre modèles ouverts et fermés
Récapitulatif et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des grands modèles de langage (GML) et de leur architecture
- Expérience avec Python et PyTorch
- Familiarité de base avec l'écosystème Hugging Face
Public cible
- Praticiens en apprentissage machine (ML)
- Développeurs IA
14 Heures
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
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- Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
- Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
- Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
- Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
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21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent déployer des modèles affinés de manière fiable et efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés au déploiement de modèles finement ajustés en production.
- Conteneuriser et déployer des modèles en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
- Mettre en œuvre la surveillance et la journalisation pour les modèles déployés.
- Optimiser les modèles pour la latence et l'extensibilité dans des scénarios réels.
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, optimiser et intégrer des LLM en utilisant Ollama.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
- Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
- Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur place) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé et aux décideurs politiques qui souhaitent explorer les implications éthiques du développement de l'IA et apprendre à appliquer des lignes directrices éthiques lors de l'élaboration de solutions d'IA avec LangChain.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
- Comprendre l'impact de l'IA sur la société et les processus de prise de décision.
- Développer des stratégies pour construire des systèmes d'IA justes et transparents.
- Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques en matière d'IA dans des projets basés sur LangChain.
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
- Analyser les données relatives au comportement des utilisateurs afin d'affiner les performances et l'expérience des applications web.
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
- Préparer des ensembles de données pour le réglage fin supervisé et l'apprentissage par renforcement.
- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
- Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
- Évaluer les améliorations apportées aux modèles et s'assurer de leur robustesse.
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LangChain: Building AI-Powered Applications
14 HeuresCette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
- Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
- Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
- Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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Integrating LangChain with Cloud Services
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs de données de niveau avancé et aux professionnels de DevOps qui souhaitent exploiter les capacités de LangChain en l'intégrant à divers services en nuage.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
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LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HeuresCette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels des données de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser LangChain pour améliorer leurs capacités d'analyse et de visualisation des données.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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LangChain Fundamentals
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent installer, configurer et utiliser Ollama pour exécuter des modèles d'IA sur leurs machines locales.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.
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