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Plan du cours
Introduction
Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture de ParlAI
- Framework ParlAI
- Capacités clés et objectifs
- Concepts de base (agents, messages, enseignants et mondes)
Démarrage avec ParlAI pour l'IA conversationnelle
- Installation
- Ajout d'un modèle simple
- Script d'affichage des données simple
- Validation et test
- Tâches
- Entraînement et évaluation des agents
- Interaction avec les modèles
Travail avec les tâches et les ensembles de données dans ParlAI
- Ajout d'ensembles de données
- Séparation des données en ensembles (entraînement, validation ou test)
- Utilisation de JSON au lieu d'un fichier texte
- Création et exécution de tâches
Exploration des mondes, du partage et du regroupement (batching)
- Le concept des mondes
- Partage d'agents
- Implémentation du regroupement
- Regroupement dynamique
Utilisation des agents générateur et de classement Torch
- Agent générateur Torch
- Agent de classement Torch
- Modèles exemples
- Création de modèles
- Entraînement et évaluation des modèles
Ajout de métriques intégrées et personnalisées
- Métriques standards
- Ajout de métriques personnalisées
- Métriques de l'enseignant
- Métriques au niveau de l'agent (globales et locales)
- Liste des métriques
Accélération des exécutions d'entraînement dans ParlAI
- Définition d'une ligne de base
- Commande de saut de génération
- Commande de regroupement dynamique pour l'entraînement
- Utilisation de FP16 et de plusieurs GPU
- Prétraitement en arrière-plan
Exploration d'autres sujets de ParlAI
- Utilisation et écriture de mutateurs
- Exécution de tâches de crowdsourcing
- Utilisation des services de chat existants
- Remplacement des sous-composants de transformateurs
- Exécution et écriture de tests
- Astuces et trucs de ParlAI
Résolution des problèmes
Résumé et conclusion
Pré requis
- Connaissances en Python ou d'autres langages de programmation
- Compréhension générale des concepts de l'intelligence artificielle (IA)
Public cible
- Chercheurs
- Développeurs
14 Heures