讲师指导的培训班
构建基于大语言模型 (LLM) 的应用

最近,大语言模型(LLM)在技术和便利性方面的进步为企业提供了前所未有的机会,帮助它们简化运营、降低成本并大规模提高生产力。此外,企业可以利用 LLM 应用为客户提供创新服务或加强客户关系。比如,企业可以通过人工智能助手提供客户支持,或使用情感分析应用提取有价值的客户洞察。

本课程中,您将探索包括预训练 LLM 在内的开源生态系统,获得对 LLM 应用开发的深入理解和实践经验,使您能够快速开始开发 LLM 应用。

 

学习目标
 

完成本课程后,您将能够了解:
  • 查找、引入和使用 HuggingFace 模型库及其依赖的 Transformers API
  • 使用编码器模型执行语义分析、嵌入、问答和零样本分类等任务
  • 使用有条件的解码器模型接收并生成有趣的数据格式、风格和模态
  • 安全、有效和可扩展地处理自然数据任务的人工智能解决方案
  • 探索使用 LangChain 和 LangGraph 来编排数据工作流和感知环境的智能体

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课程大纲

议题 说明
课程介绍
(15 分钟)
  • 讲师介绍
  • 登录 DLI 学习平台
课程总览
(30 分钟)
  • 课程主题和大纲
  • 介绍 HuggingFace 和 Transformer
  • 讨论 LLM 如何提升企业应用
Transformer 和 LLM
(60 分钟)
  • 从深度学习的基本原理出发,阐述transformer风格架构的动机
  • 讨论 Transformer 架构、接口和直观理解,介绍如何扩展和定制以打造先进的 LLM 解决方案
休息 (15 分钟)
任务特定的工作流
(30 分钟)
  • 针对不同的自然语言处理任务,对编码器模型进行分析,探索它们最有用的应用场景
  • 探索轻量模型在自然语言嵌入、分类、范围预测和零样本分类中的应用
休息 (60 分钟)
用于 Seq2Seq 的解码器模型
(60 分钟)
  • 介绍用于序列生成和自回归文本生成的 GPT 风格解码器组件
  • 在机器翻译、少样本任务中应用编码器-解码器架构
多模态架构
(60 分钟)
  • 将不同的数据模态(文本、图像、音频)整合到大语言模型工作流中
  • 探索多模态模型,如跨模态学习的 CLIP、用于图像问答的视觉语言模型,以及文本引导图像生成的扩散模型
规模化文本生成
(60 分钟)
  • 探索大语言模型(LLM)推理的挑战和部署策略,包括服务器优化部署
  • 将 LLM 整合到有趣的应用中,使其能够扩展到更大的数据库和用户群
休息 (15 分钟)
编排和智能体
(60 分钟)
  • 介绍用于大语言模型(LLM)编排和智能体工作流的 LangChain
  • 探索使用智能体和工具调来集成自然语言和标准应用数据
评估测试和总结
(60 分钟)
  • 回顾所学要点并解答问题
  • 完成评估并获得证书
  • 填写培训调查表
下一步
 

培训详情

课程时长:9 小时,课后 6 个月内可以继续访问课件(实验资源用量有限额)

课程模式:讲师实时授课,每位学员可使用云端完全配置的加速工作站实验练习

价格:

  • AI 培训班:每人 3500 元(提供发票)
  • 企业专属培训:联系我们,微信添加 NVIDIALearn

预备知识:

课程涵盖的技术:Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, LangChain, LangGraph

课程测评问题类型:多状态对话管理器的编程练习

培训证书:成功完成本课程和测试后,学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书,证明在相关领域的能力,为职业发展提供证明

学习此课程的硬件要求:您需要一台笔记本电脑或台式机,且能够运行最新版 Chrome 或 Firefox 浏览器。我们为您提供在云端完全配置的实验环境的专用访问权限

课程语言:中文

If your organization is interested in boosting and developing key skills in AI, accelerated data science, or accelerated computing, you can request instructor-led training from the NVIDIA DLI.

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