使用 Guanaco 聊天数据集在 Llama 1.1B 上掌握 LoRA 微调：在消费类 GPU 上训练

通过我们开创性的 Udemy 课程，释放低秩适应 （LoRA） 的潜力，实现高效的 AI 模型微调。本课程专为具有前瞻性思维的数据科学家、机器学习工程师和软件工程师而设计，将指导您完成应用于尖端 Llama 1.1B 模型的 LoRA 微调过程，利用多样化的 Guanaco 聊天数据集。LoRA 的革命性方法支持在消费级 GPU 上定制大型语言模型，通过优化内存使用和计算效率，使对高级 AI 技术的访问民主化。

深入了解 LoRA 微调在 HuggingFace Transformer 框架中的实际应用，利用其参数高效微调库和直观的 HuggingFace Trainer。这种组合不仅简化了微调过程，还显著提高了数据集的学习效率和模型性能。

 您将学到什么：

• LoRA 微调简介：掌握低秩适配的基础知识及其在推进 AI 模型个性化和效率方面的关键作用。

• 动手使用 Llama 1.1B 和 Guanaco 聊天数据集：体验与 Llama 1.1B 模型和 Guanaco 聊天数据集的直接交互，让您为 LoRA 微调的实际应用做好准备。

• 消费类 GPU 的高效训练：探索 LoRA 在消费类硬件上微调大型语言模型的转型能力，强调其低内存占用和计算优势。

• 与 HuggingFace 转换器集成：掌握使用 HuggingFace 参数高效微调库和 HuggingFace Trainer 进行简化和有效的模型适配。

• 对 LoRA 论文的深刻分析：深入研究原始的 LoRA 研究，剖析其方法、发现以及对 NLP 及其他领域的影响。

• 模型评估和优化技术：评估和优化微调模型的性能，使用指标来衡量成功和进一步改进的策略。在训练前后提示模型，以查看 LoRA 训练对实际输出的影响。

使用的型号：TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T

使用的数据集：guanaco-llama2-1k

本课程适合谁：

• 人工智能和机器学习从业者：寻求专业 NLP 任务模型微调高级技能的创新者。

• 数据科学家：旨在利用 LoRA 在独特数据集上进行有效模型训练的专业人员。

• 技术爱好者：渴望探索在可访问平台上实施最先进的人工智能技术的个人。

• 学术研究人员和学生：渴望加深对人工智能研究中新型微调方法的了解的学者和学习者。

 先决条件：

• 精通 Python：坚实的 Python 编程基础对于有效地参与课程材料至关重要。

• 熟悉机器学习和 NLP 概念：建议对机器学习原理和自然语言处理有基本的了解，以最大限度地提高学习成果。

• 神经网络框架经验：之前接触过 HuggingFace Transformers 库使用的 PyTorch 等框架将有助于获得更流畅的学习体验。

通过我们专业设计的课程拥抱 AI 模型调整的未来，并使用 Guanaco 聊天数据集在 Llama 1.1B 上掌握 LoRA 微调，同时利用消费类 GPU 的强大功能和 HuggingFace Transformer 的效率。