Troubleshooting Fine-Tuning Challenges 培训
此高级课程为参与者提供解决微调机器学习模型的常见挑战的知识和技能。从解决数据不平衡问题到解决过度拟合问题，再到确保适当的模型收敛，参与者将获得在微调场景中处理实际问题的实践专业知识。
这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望提高诊断和解决机器学习模型微调挑战技能的高级专业人员。
在本次培训结束时，参与者将能够：
- 诊断过度拟合、欠拟合和数据不平衡等问题。
- 实施策略以提高模型收敛性。
- 优化微调管道以获得更好的性能。
- 使用实用工具和技术调试训练过程。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在即时实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
- 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。
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课程大纲
Fine-Tuning 挑战简介
- 微调过程概述
- 微调大型模型的常见挑战
- 了解数据品质和预处理的影响
解决数据不平衡问题
- 识别和分析数据不平衡
- 处理不平衡数据集的技术
- 使用数据增强和合成数据
管理过拟合和欠拟合
- 了解过拟合和欠拟合
- 正则化技术：L1、L2 和 dropout
- 调整模型复杂度和训练持续时间
提高模型收敛性
- 诊断收敛问题
- 选择合适的学习率和优化器
- 实施学习率计划和预热
调试 Fine-Tuning 管道
- 用于监控训练过程的工具
- 记录和可视化模型指标
- 调试和解决运行时错误
优化训练效率
- 批次大小和梯度累积策略
- 利用混合精度训练
- 大规模模型的分散式训练
实际故障排除案例研究
- 案例研究：用于情感分析的微调
- 案例研究：解决图像分类中的收敛问题
- 案例研究：解决文本摘要中的过度拟合问题
总结和后续步骤
要求
- 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架的经验
- 了解机器学习概念，例如训练、验证和评估
- 熟悉微调预训练模型
观众
- 数据科学家
- AI 工程师
14 小时
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- 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。
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- 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。
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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。
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- 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。
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