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Programa do Curso
Introdução ao Ajuste Fino de Modelos DeepSeek LLM
- Visão geral dos modelos DeepSeek, como DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3
- Compreendendo a necessidade de ajuste fino em LLMs
- Comparação entre ajuste fino e engenharia de prompts
Preparando o Conjunto de Dados para Ajuste Fino
- Criação de conjuntos de dados específicos do domínio
- Técnicas de pré-processamento e limpeza de dados
- Tokenização e formatação do conjunto de dados para DeepSeek LLM
Configurando o Ambiente de Ajuste Fino
- Configuração de aceleração GPU e TPU
- Configurando Hugging Face Transformers com DeepSeek LLM
- Compreendendo hiperparâmetros para ajuste fino
Ajuste Fino do DeepSeek LLM
- Implementação de ajuste fino supervisionado
- Utilização de LoRA (Low-Rank Adaptation) e PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
- Execução de ajuste fino distribuído para conjuntos de dados em larga escala
Avaliação e Otimização dos Modelos Ajustados Fino
- Avaliando o desempenho do modelo com métricas de avaliação
- Lidando com overfitting e underfitting
- Otimizando a velocidade de inferência e eficiência do modelo
Implantação de Modelos Ajustados Fino DeepSeek
- Embalando modelos para implantação via API
- Integração dos modelos ajustados fino em aplicações
- Escalonamento de implantações com computação na nuvem e edge computing
Casos de Uso e Aplicações do Mundo Real
- Modelos LLM ajustados fino para finanças, saúde e suporte ao cliente
- Estudos de caso de aplicações industriais
- Considerações éticas em modelos AI específicos do domínio
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com frameworks de aprendizado de máquina e deep learning
- Familiaridade com transformers e grandes modelos de linguagem (LLMs)
- Compreensão de técnicas de pré-processamento de dados e treinamento do modelo
Público-alvo
- Pesquisadores em IA explorando o fine-tuning de LLMs
- Engenheiros de aprendizado de máquina desenvolvendo modelos customizados de IA
- Desenvolvedores avançados implementando soluções guiadas por IA
21 Horas
