Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA) 培训

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望掌握尖端迁移学习技术并将其应用于复杂现实问题的高级机器学习专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解迁移学习中的高级概念和方法。
• 为预先训练的模型实施特定于域的适应技术。
• 应用持续学习来管理不断变化的任务和数据集。
• 掌握多任务微调，以提高跨任务的模型性能。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望可靠、高效地部署微调模型的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解将微调模型部署到生产环境中所面临的挑战。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
• 对已部署的模型实施监控和日志记录。
• 在实际场景中优化模型以实现延迟和可扩充性。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望获得为关键财务任务定制 AI 模型的实用技能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解财务应用程式微调的基础知识。
• 利用预先训练的模型执行财务领域特定的任务。
• 应用欺诈检测、风险评估和财务建议生成技术。
• 确保遵守 GDPR 和 SOX 等财务法规。
• 在金融应用程式中实施数据安全和合乎道德的 AI 实践。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望为特定任务和数据集自定义预训练模型的中高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解微调的原理及其应用。
• 准备数据集以微调预训练模型。
• 为 NLP 任务微调大型语言模型 （LLM）。
• 优化模型性能并解决常见挑战。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望掌握创新 AI 解决方案的多模态模型微调的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 CLIP 和 Flamingo 等多模态模型的架构。
• 有效地准备和预处理多模态数据集。
• 针对特定任务微调多模态模型。
• 针对实际应用程式和性能优化模型。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望通过有效微调预先训练的语言模型来增强其 NLP 专案的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NLP 任务微调的基础知识。
• 针对特定的 NLP 应用程式微调预训练模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
• 优化超参数以提高模型性能。
• 在实际场景中评估和部署微调的模型。

这项 中国（在线或现场）的教学型现场培训旨在对希望微调DeepSeek LLM 模型以创建针对特定行业、领域或业务需求量身定制的专门 AI 应用程序的高级 AI 研究人员、机器学习工程师和开发人员进行培训。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解DeepSeek模型的架构和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 准备数据集并对数据进行预处理以进行微调。
• 对特定领域的应用程序进行微调DeepSeek LLM。
• 有效地优化和部署微调的模型。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，适合中高级机器学习工程师、AI开发者和数据科学家，旨在学习如何使用QLoRA高效微调大型模型，以适应特定任务和定制需求。

在培训结束时，学员将能够：

• 理解QLoRA背后的理论以及大型语言模型的量化技术。
• 在特定领域应用中，使用QLoRA微调大型语言模型。
• 利用量化技术，在有限计算资源下优化微调性能。
• 高效部署并评估微调模型在实际应用中的表现。

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML practitioners and AI developers who wish to fine-tune and deploy open-weight models like LLaMA, Mistral, and Qwen for specific business or internal applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ecosystem and differences between open-source LLMs.
• Prepare datasets and fine-tuning configurations for models like LLaMA, Mistral, and Qwen.
• Execute fine-tuning pipelines using Hugging Face Transformers and PEFT.
• Evaluate, save, and deploy fine-tuned models in secure environments.

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at intermediate-level NLP engineers and knowledge management teams who wish to fine-tune RAG pipelines to enhance performance in question answering, enterprise search, and summarization use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and workflow of RAG systems.
• Fine-tune retriever and generator components for domain-specific data.
• Evaluate RAG performance and apply improvements through PEFT techniques.
• Deploy optimized RAG systems for internal or production use.

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，针对高阶机器学习工程师和AI研究人员，旨在教授如何应用RLHF来微调大型AI模型，以实现卓越的性能、安全性和一致性。

在培训结束时，学员将能够：

• 理解RLHF的理论基础，以及它在现代AI开发中的重要性。
• 基于人类反馈实施奖励模型，以指导强化学习过程。
• 使用RLHF技术微调大型语言模型，使输出与人类偏好一致。
• 应用最佳实践，扩展RLHF工作流程，以适用于生产级AI系统。

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

这种由讲师指导的现场培训<现场>（在线或现场）面向希望掌握优化大型模型的技术，以便在实际场景中进行经济高效的微调的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解微调大型模型的挑战。
• 将分散式训练技术应用于大型模型。
• 利用模型量化和修剪提高效率。
• 优化微调任务的硬体利用率。
• 在生产环境中有效地部署微调的模型。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解快速工程和小样本学习的原则。
• 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
• 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
• 针对实际应用优化 LLM 性能。

This instructor-led, live training in 中国 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and AI engineers who wish to fine-tune large language models more affordably and efficiently using methods like LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the theory behind parameter-efficient fine-tuning approaches.
• Implement LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning using Hugging Face PEFT.
• Compare performance and cost trade-offs of PEFT methods vs. full fine-tuning.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.