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curso

Fine-Tuning with Llama 3

Intermediário
Updated 12/2024
Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
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Descrição do curso

Fine-tuning the Llama model

This course provides a comprehensive guide to preparing and working with Llama models. Through hands-on examples and practical exercises, you'll learn how to configure various Llama fine-tuning tasks.

Prepare datasets for fine-tuning

Start by exploring dataset preparation techniques, including loading, splitting, and saving datasets using the Hugging Face Datasets library, ensuring high-quality data for your Llama projects.

Work with fine-tuning frameworks

Explore fine-tuning workflows using cutting-edge libraries such TorchTune and Hugging Face’s SFTTrainer. You'll learn how to configure fine-tuning recipes, set up training arguments, and utilize efficient techniques like LoRA (Low-Rank Adaptation) and quantization using BitsAndBytes to optimize resource usage. By combining techniques learned throughout the course, you’ll be able to customize Llama models to suit your projects' needs in an efficient way.

Pré-requisitos

Working with Llama 3
1

Preparing for Llama fine-tuning

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2

Fine-tuning with SFTTrainer on Hugging Face

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Fine-Tuning with Llama 3
Curso
Completo

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