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Week 2 Knowledge Check：教師ありFine-Tuning構成要素Fine-TuningクイズKnowledge CheckLoRAとQLoRA量子化手法自己評価トークン化とマスキングトレーニング基礎Week 2評価これは...

LoRAとQLoRA: LLMのためのパラメータ効率的Fine-Tuning4-bit量子化Fine-Tuning最適化GPU最適化LoRALow-Rank Adaptationメモリ効率モデルアダプターParameter-Efficien...

LLMメモリ要件:必要なGPU VRAMの量活性化メモリ分散トレーニング完全Fine-TuningGPUメモリLLMトレーニングLoRA Fine-Tuningモデルスケーリングシーケンス長トレーニング最適化VRAM要件Ready Tens...

量子化とダブル量子化: LLMを効率的に圧縮する方法Bitsandbytesダブル量子化INT4INT8LLM効率化メモリ最適化モデル圧縮モデル量子化NF4QLoRA量子化ブロックスケールファクターReady TensorMohamed A...

LLMエンジニアリングの準備：前提条件、自己評価、およびマインドセットAI認定AWSファインチューニングHugging Face学習マインドセットLLMエンジニアリングLLMEDモデルデプロイメントPyTorch自己評価Ready Tens...

Week 4概要:単一GPUを超えたLLMトレーニングのスケーリングAxolotlトレーニングデータ並列化DeepSpeed分散トレーニングFSDPGPUメモリLLMトレーニングモデルスケーリングマルチGPUワークフロー再現性トレーニング最...

LLMの評価:Hugging Face Leaderboardベンチマークの再現評価フレームワークファインチューニングHugging FaceリーダーボードLLMベンチマーキングLLM評価モデル比較オープンソースツールパフォーマンステスト再...

ディープラーニングにおけるデータ型: FP32、FP16、BF16、INT8、INT4の解説BF16データ型ディープラーニング浮動小数点FP16FP32GPU Memory推論最適化INT8モデル圧縮モデル精度訓練最適化Wasif Mehm...

Google Colabの使用:LLM開発への最速スタートAI実験クラウド環境Google ColabGPUアクセスHugging FaceLLM開発機械学習セットアップモデルファインチューニングプロトタイピングPythonノートブックWa...

LLMエンジニアリング&デプロイメントへようこそ：認定プログラム概要（LLMED）AI認定ファインチューニングLLMデプロイメントLLMエンジニアリングLLMEDモデル最適化NLPエンジニアリングReady TensorMohamed Ab...