Od dawna chciałem spróbować dostosować model open-source do własnych danych, ale bałem się, że będzie to zbyt skomplikowane technicznie. Ten kurs krok po kroku pokazuje różnicę między LoRA a QLoRA i kiedy warto użyć której metody. Ćwiczenia z kwantyzacją modelu były dla mnie najbardziej wartościowe, bo w końcu zrozumiałem, jak trenować duże modele na skromniejszym sprzęcie. Momentami tempo w drugiej połowie kursu jest trochę za szybkie i trzeba cofać nagranie. Mimo to skończyłem kurs z konkretną wiedzą, którą od razu wykorzystałem przy własnym projekcie.
Giới thiệu về Fine-Tuning LLM với LoRA và QLoRA
Học cách điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở cho phù hợp với tập dữ liệu của riêng bạn bằng các kỹ thuật hiệu quả mà không cần sức mạnh tính toán khổng lồ.
-
💬
Giảng viên AI
Hỏi về bất kỳ bài học nào và nhận câu trả lời rõ ràng ngay lập tức, mọi lúc. -
🕐
Bắt đầu bất cứ lúc nào
Không lịch trình hay hạn chót — học theo nhịp của bạn, bất cứ khi nào. -
🌐
Bằng tiếng Việt
Bài học, bài tập và chứng chỉ — tất cả hoàn toàn bằng ngôn ngữ của bạn.
Về khóa học này
Các mô hình ngôn ngữ lớn rất mạnh mẽ ngay khi xuất xưởng, nhưng chúng thực sự xuất sắc khi được tùy chỉnh cho các tác vụ cụ thể và kiến thức chuyên ngành. Nếu bạn muốn huấn luyện một mô hình nguồn mở trên dữ liệu của riêng mình một cách hiệu quả, bạn cần thành thạo việc tinh chỉnh hiệu quả tham số (parameter-efficient fine-tuning). Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn quy trình tiếp nhận các LLM nguồn mở nền tảng và điều chỉnh chúng cho phù hợp với các trường hợp sử dụng độc đáo của bạn. Bạn sẽ khám phá lý thuyết cốt lõi đằng sau việc tùy chỉnh mô hình và đọc qua các đoạn mã thực tế để áp dụng các kỹ thuật LoRA và QLoRA, biến các mô hình chung thành các công cụ chuyên biệt hóa cao.
Những gì bạn sẽ học:
- Hiểu các khái niệm nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn và tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT).
- Chuẩn bị, làm sạch và định dạng các tập dữ liệu văn bản tùy chỉnh để huấn luyện mô hình hiệu quả.
- Áp dụng các kỹ thuật LoRA và QLoRA để fine-tune các mô hình một cách hiệu quả trên phần cứng tiêu chuẩn.
- Cấu hình các môi trường ảo Python hiện đại và quản lý các thư viện phụ thuộc cho các dự án AI.
- Đánh giá hiệu suất mô hình đã được fine-tune bằng cách sử dụng prompt engineering cơ bản và các phương pháp kiểm thử có hệ thống.
- Lưu, xuất và chạy các mô hình nguồn mở đã tùy chỉnh của bạn cục bộ.
Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ AI thiết yếu, định nghĩa cách các mạng thần kinh xử lý văn bản, trước khi chuyển sang các bài tập lập trình thực tế dựa trên văn bản. Bạn sẽ tiến bộ từng bước từ chuẩn bị tập dữ liệu đến đánh giá mô hình, xây dựng hiểu biết vững chắc về quy trình fine-tuning hiện đại thông qua các hướng dẫn bằng văn bản rõ ràng và các ví dụ mã. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phát triển đầy tham vọng; không yêu cầu kinh nghiệm học máy (machine learning) trước đó, mặc dù việc làm quen cơ bản với việc đọc mã Python sẽ rất hữu ích. Hãy bắt đầu hành trình tùy chỉnh AI của bạn và học cách fine-tune LLM đầu tiên của bạn ngay hôm nay.
Bạn sẽ nhận được
-
📜
Chứng chỉ hoàn thành
Thêm vào hồ sơ LinkedIn -
💬
Gia sư AI cá nhân
Bí ở một bài học? Hỏi gia sư tích hợp của bạn bất cứ điều gì, bất cứ lúc nào. -
🎧
Bao gồm phiên bản âm thanh
Học mọi lúc mọi nơi — không cần màn hình -
♾️
Truy cập trọn đời
Quay lại bất cứ lúc nào, không hết hạn -
📱
Điện thoại hoặc máy tính
Hoạt động mọi nơi, mọi thiết bị -
💸
Hoàn tiền 14 ngày
Không cần lý do -
⚡
Ngắn gọn, đi vào trọng tâm
2 giờ 42 phút nội dung thực hành
Đánh giá (18)
Khóa học giải thích rất rõ ràng lý do tại sao LoRA giúp tiết kiệm tài nguyên khi tinh chỉnh mô hình lớn thay vì huấn luyện lại toàn bộ. Phần thực hành với QLoRA trên bộ dữ liệu tự chọn giúp mình hiểu sâu hơn nhiều so với chỉ đọc tài liệu. Giảng viên trình bày theo trình tự logic nên dù mới bắt đầu cũng không bị choáng ngợp.
Sempre achei fine-tuning de LLM algo complicado demais para tentar sozinho, mas o curso desmistifica o processo com LoRA e QLoRA passo a passo. Os exercícios práticos usando datasets próprios ajudam muito a fixar o conteúdo. Terminei o curso conseguindo treinar meu primeiro modelo adaptado sem travar em nenhuma etapa.
LoRA ve QLoRA arasındaki farkı bu kadar net anlatan başka bir kaynak görmemiştim, tek eksik biraz daha fazla gerçek dünya örneğiydi.
Solid walkthrough of LoRA and QLoRA fine-tuning, though I wish the dataset preparation section went a bit deeper.
Mình từng nghĩ fine-tuning mô hình ngôn ngữ lớn là thứ chỉ dành cho các team có nhiều GPU khủng, nhưng khóa học này chứng minh điều ngược lại với QLoRA. Cách giải thích về lượng tử hóa 4-bit rất trực quan, dễ hình dung dù không rành toán sâu. Sau khóa học mình đã tự fine-tune được một mô hình nhỏ trên tập dữ liệu riêng của mình.
Endlich habe ich verstanden, wie ich ein offenes Modell auf meinen eigenen Datensatz anpasse, ohne eine teure GPU-Farm zu brauchen. Die Erklärungen zu LoRA und QLoRA waren so klar, dass ich das Feintuning gleich auf meinem bescheidenen Rechner ausprobieren konnte. Besonders der Vergleich, wann sich welche Methode lohnt, hat mir richtig weitergeholfen.
Der Kurs bringt einem Schritt für Schritt bei, wie man Open-Source-LLMs mit LoRA und QLoRA auf eigene Daten anpasst, ohne dass man ein riesiges GPU-Budget braucht. Besonders die Erklärung der Quantisierung war für mich ein Aha-Moment. Etwas mehr Übungsdaten für unterschiedliche Anwendungsfälle wären trotzdem schön gewesen.
J'avais déjà lu plusieurs articles sur le fine-tuning des LLM mais je n'arrivais jamais à passer à la pratique. Ce cours explique très bien la différence entre LoRA et QLoRA, avec des schémas qui rendent la quantification beaucoup plus claire. La partie où l'on entraîne un modèle sur son propre jeu de données est vraiment satisfaisante, on voit concrètement le résultat. Le seul bémol, c'est que la configuration de l'environnement au début prend plus de temps que prévu et aurait mérité un chapitre à part. Malgré ça, je repars avec une compréhension solide et surtout la capacité de reproduire l'exercice sur mes propres projets.
Já tinha tentado entender fine-tuning de LLMs por conta própria lendo artigos, mas sempre me perdia nos detalhes técnicos. Esse curso organiza tudo de forma lógica, começando pelos conceitos de LoRA até chegar na versão quantizada com QLoRA. A parte que mais gostei foi quando o instrutor mostra na prática como adaptar um modelo aberto para um dataset específico, com resultados visíveis logo no primeiro treino. O ritmo das aulas é bom, mas senti falta de mais exemplos usando datasets em português. Ainda assim, saí do curso com confiança suficiente para aplicar o que aprendi em um projeto real.
बहुत उपयोगी और आसानी से समझ आने वाला कोर्स।
LoRAとQLoRAの仕組みが図解でスッと頭に入ってきて、自分のデータセットでもすぐに試せました。
Saya selalu fikir fine-tuning LLM ni terlalu teknikal untuk saya cuba sendiri, tapi kursus ini pecahkan setiap konsep LoRA dan QLoRA dengan cara yang senang difahami. Latihan praktikal menggunakan dataset sendiri betul-betul membantu untuk faham bagaimana proses training berjalan. Saya keluar dari kursus ini dengan model yang berjaya saya latih sendiri, sesuatu yang saya tak sangka boleh capai.
Ho seguito diversi corsi introduttivi sull'intelligenza artificiale, ma questo è il primo che entra davvero nel dettaglio tecnico del fine-tuning con LoRA e QLoRA. La spiegazione della quantizzazione a 4 bit è chiarissima e permette di capire perché si riescono ad addestrare modelli grandi anche con risorse limitate. Gli esercizi pratici sui propri dataset sono il punto forte del corso, perché si vede subito il risultato concreto. Il docente usa un linguaggio semplice anche quando tratta concetti matematici complessi. Consiglio di seguirlo con calma perché alcune parti richiedono di rivedere il video più volte per assimilare tutto.
Cara menjelaskan LoRA dan QLoRA di kursus ini sangat mudah dipahami bahkan untuk saya yang baru pertama kali mencoba fine-tuning model sendiri.
以前からオープンソースのLLMを自分のデータで調整してみたいと思っていましたが、何から手をつければいいか分からずにいました。このコースはLoRAとQLoRAの違いから丁寧に説明してくれて、量子化の仕組みも図解付きで理解しやすかったです。実際に手元のGPUでファインチューニングを試すハンズオンの部分が特に役立ちました。ただ、後半のハイパーパラメータ調整の章は駆け足気味で、もう少し具体例が欲しかったです。それでも全体としては実践的で、業務にすぐ応用できる内容でした。
Açık kaynak bir modeli kendi verimle eğitmenin güçlü bir donanım gerektirdiğini sanıyordum, bu kurs aksini gösterdi. LoRA ve QLoRA arasındaki farkı ve hangisini ne zaman seçeceğimi gayet net anlattılar. Kendi veri setimle ilk ince ayarımı sorunsuz tamamladım, anlatım gerçekten anlaşılır.
오픈소스 LLM을 LoRA로 파인튜닝하는 과정이 이렇게 체계적으로 정리된 강의는 처음 봤어요.
Học viên cũng học
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Cơ bản về Tối ưu hóa LLM: Nén và Fine-Tuning
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🏆 Phổ biến nhất
🎓 Có chứng chỉ
Nền tảng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn: Từ Transformer đến tinh chỉnh
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Hướng dẫn Cơ bản về Tinh chỉnh LLM
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
🔥 Nổi bật
🎓 Có chứng chỉ
Giới thiệu về Fine-Tuning LLM trên Dữ liệu Chuyên ngành
Chứng chỉ
Thực hành
$14.99
→
Câu hỏi thường gặp
Tôi cần gì để học khóa này? +
Chỉ cần điện thoại hoặc máy tính có kết nối internet. Không cần cài đặt hay thiết bị đặc biệt.
Tôi thanh toán bằng cách nào? +
Bằng thẻ qua Stripe. Chúng tôi không lưu thông tin thẻ — Stripe xử lý an toàn.
Tôi có thể được hoàn tiền không? +
Có — hoàn tiền đầy đủ trong 14 ngày, không cần lý do.
Tôi sẽ có quyền truy cập trong bao lâu? +
Mãi mãi. Sau khi mua, khóa học là của bạn để xem lại bất cứ lúc nào.
Tôi có nhận được chứng chỉ không? +
Có. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và có thể thêm vào hồ sơ LinkedIn.
Dành cho người học trong
Công nghệ
Thiết kế
Tài chính
Marketing
Y tế
Giáo dục
Khách sạn-Dịch vụ
Sản xuất