Comment affiner DeepSeek R1 LLM - Tutoriel étape par étape

Aperçu

Programme

• Introduction au cours
Aperçu de DeepSeek R1 LLM
Objectifs et résultats du cours
Prérequis et ressources nécessaires
• Module 1 : Configuration de l'environnement
Exigences système
Installation des logiciels et bibliothèques nécessaires
Configuration de l'environnement de développement
• Module 2 : Utilisation du GPU en cloud
Choix d'un fournisseur de cloud et service
Configuration et lancement des instances GPU
Gestion et optimisation des coûts
• Module 3 : Introduction à PEFT et LoRA
Aperçu de l'ajustement de paramètres efficace (PEFT)
Comprendre les adaptations à faible rang (LoRA)
Avantages et applications dans l'affinage
• Module 4 : Affinage du DeepSeek R1 LLM
Collecte et préparation des données
Application des techniques PEFT et LoRA
Suivi du progrès de l'entraînement et ajustement des paramètres
• Module 5 : Exécution de l'inférence avec le modèle personnalisé
Exportation et déploiement du modèle affiné
Réalisation de l'inférence et évaluation
Débogage et optimisation des performances
• Module 6 : Études de cas et meilleures pratiques
Applications réelles des LLM affinés
Résolution des problèmes courants
Considérations éthiques et atténuation des biais
• Conclusion du cours
Résumé des principaux apprentissages
Prochaines étapes et opportunités d'apprentissage complémentaires
Feedback et évaluation du cours
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées
Outils et communautés en ligne
Certification et opportunités supplémentaires

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Sujets

Informatique