Curso · 7 capítulos

Fine-Tuning e Destilação de Modelos Abertos

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

Pagoadvanced7 capítulos124 minInglês + 6 idiomasCertificado ao concluir

O que você vai saber fazer

  • Uma árvore de decisão para saber quando o fine-tuning vale o custo, e o laboratório que você vai usar para provar isso na sua própria tarefa.
  • Transformar uma pilha de exemplos raspados nas poucas centenas de linhas curadas, deduplicadas e licenciadas que realmente valem o treinamento.
  • Dimensionar o adaptador para a tarefa, a GPU para o adaptador, e escolher o checkpoint que realmente generaliza.
  • Transformar o julgamento de um modelo de fronteira em sinal de treino para o seu modelo aberto, sem cruzar a linha que os termos de serviço dele traçam.
  • Transformando uma única pontuação aprovada em um harness documentado de antes/depois, um conjunto de deriva de capacidade e um portão de aprovação que qualquer outra pessoa consiga rodar de novo.
  • Transformando um checkpoint que passou no portão num adapter em produção com nome, canário e plano de rollback.

O que tem dentro

  1. 1
    Fine-Tuning de Modelos Abertos: Comece Aqui

    Seis capítulos que levam um checkpoint de pesos abertos da decisão de fazer fine-tuning até um adapter em produção com um plano de rollback.

    10 min
  2. 2
    A decisão de fine-tuning

    Uma árvore de decisão para saber quando o fine-tuning vale o custo, e o laboratório que você vai usar para provar isso na sua própria tarefa.

    18 min
  3. 3
    Engenharia de Dataset para Fine-Tuning

    Transformar uma pilha de exemplos raspados nas poucas centenas de linhas curadas, deduplicadas e licenciadas que realmente valem o treinamento.

    18 min
  4. 4
    LoRA & QLoRA na Prática

    Dimensionar o adaptador para a tarefa, a GPU para o adaptador, e escolher o checkpoint que realmente generaliza.

    20 min
  5. 5
    Destilação a Partir de Modelos de Fronteira

    Transformar o julgamento de um modelo de fronteira em sinal de treino para o seu modelo aberto, sem cruzar a linha que os termos de serviço dele traçam.

    20 min
  6. 6
    Evals Que Provam Que Funcionou

    Transformando uma única pontuação aprovada em um harness documentado de antes/depois, um conjunto de deriva de capacidade e um portão de aprovação que qualquer outra pessoa consiga rodar de novo.

    18 min
  7. 7
    Servindo Seu Modelo Ajustado

    Transformando um checkpoint que passou no portão num adapter em produção com nome, canário e plano de rollback.

    20 min

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