Corso · 7 capitoli

Fine-Tuning e Distillazione di Modelli Open

From we should fine-tune to a governed loop: LoRA on open weights, distillation from frontier models, and the evals that prove it worked.

A pagamentoadvanced7 capitoli124 minInglese + 6 lingueCertificato al completamento

Cosa saprai fare

  • Un albero decisionale per capire quando il fine-tuning vale il suo costo, e il laboratorio che userai per dimostrarlo sul tuo task.
  • Trasforma un mucchio di esempi raccattati nelle poche centinaia di righe curate, deduplicate e con licenza in regola che vale davvero la pena usare per l'addestramento.
  • Dimensiona l'adapter al task, la GPU all'adapter, e scegli il checkpoint che generalizza davvero.
  • Trasforma il giudizio di un modello di frontiera in segnale di addestramento per il tuo modello open, senza superare la linea tracciata dai suoi termini di servizio.
  • Trasforma un singolo punteggio positivo in un harness prima/dopo documentato, un drift set delle capacità, e un gate ship/no-ship che chiunque altro potrebbe rieseguire.
  • Trasforma un checkpoint che ha superato il gate in un adapter live con un nome, un canary e un piano di rollback.

Cosa contiene

  1. 1
    Fine-tuning di modelli open: inizia da qui

    Sei capitoli che accompagnano un checkpoint a pesi open dalla decisione di fare fine-tuning fino a un adapter in produzione, con un piano di rollback pronto.

    10 min
  2. 2
    La decisione di fine-tuning

    Un albero decisionale per capire quando il fine-tuning vale il suo costo, e il laboratorio che userai per dimostrarlo sul tuo task.

    18 min
  3. 3
    Dataset Engineering per il Tuning

    Trasforma un mucchio di esempi raccattati nelle poche centinaia di righe curate, deduplicate e con licenza in regola che vale davvero la pena usare per l'addestramento.

    18 min
  4. 4
    LoRA e QLoRA in Pratica

    Dimensiona l'adapter al task, la GPU all'adapter, e scegli il checkpoint che generalizza davvero.

    20 min
  5. 5
    Distillazione da Modelli di Frontiera

    Trasforma il giudizio di un modello di frontiera in segnale di addestramento per il tuo modello open, senza superare la linea tracciata dai suoi termini di servizio.

    20 min
  6. 6
    Eval che dimostrano che ha funzionato

    Trasforma un singolo punteggio positivo in un harness prima/dopo documentato, un drift set delle capacità, e un gate ship/no-ship che chiunque altro potrebbe rieseguire.

    18 min
  7. 7
    Il serving del tuo modello fine-tuned

    Trasforma un checkpoint che ha superato il gate in un adapter live con un nome, un canary e un piano di rollback.

    20 min

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