Szkolenie Transformer Models with PyTorch
Poziom
ZaawansowanyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Transformer Models with PyTorch
Szkolenie „Transformer Models with PyTorch” to intensywny, 2-3 dniowy kurs warsztatowy, który pozwala nauczyć się budowy i wdrażania nowoczesnych modeli typu Transformer od podstaw z wykorzystaniem biblioteki PyTorch. Program łączy wiedzę teoretyczną (20%) z dużym naciskiem na praktykę (80%), obejmując kluczowe komponenty: mechanizm samo-uwagi (self-attention), wielogłową uwagę (multi-head attention), warstwy enkodera i dekodera oraz całkowitą architekturę transformera z przykładami treningu i ewaluacji modelu. Szkolenie przygotowuje do samodzielnej implementacji i optymalizacji modeli Transformer wykorzystywanych w NLP i nie tylko.
Dla kogo jest to szkolenie?
Programistów i inżynierów machine learning chcących zgłębić budowę Transformerów w PyTorch (wymagana dobra znajomość Pythona i podstaw deep learning)-
Specjalistów NLP pragnących zrozumieć działanie oraz zastosowanie modeli Transformer w praktyce (tokenizacja, embeddingi, zadania sekwencyjne)
-
Data scientistów i badaczy pracujących z sekwencyjnymi i kontekstowymi danymi, którzy chcą poprawnie trenować i oceniać modele
-
Osób zainteresowanych praktycznym kodowaniem modeli deep learning w PyTorch oraz świadomym doborem metryk i procedur walidacji
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Poznasz szczegółowo elementy architektury Transformer i ich implementację w PyTorch (2.x)
- Zrozumiesz mechanizmy uwagi oraz ich praktyczne zastosowania w modelach sekwencyjnych
- Nauczysz się budować od podstaw kompletne modele Transformer do różnych zadań i wariantów architektury (encoder-only, decoder-only, encoder-decoder)
- Poznasz techniki maskowania, dobór metryk oraz sposób interpretacji wyników i zachowania mechanizmu uwagi
- Opanujesz trening, walidację, tuning oraz wizualizację działania transformera z naciskiem na powtarzalność i analizę błędów
- Przygotujesz model do użycia w rozwiązaniu PoC/prototypowym wraz z prostą integracją API oraz podstawami kontroli jakości i ryzyk danych
Program szkolenia
Dzień 1: Podstawy architektury Transformer i implementacja kluczowych bloków
Moduł 1: Wprowadzenie do architektury Transformer
- Geneza Transformerów: definicja i wpływ na NLP i modele sekwencyjne
- Architektura: encoder, decoder oraz układ encoder–decoder
- Mechanizm uwagi (self-attention): teoria i intuicja działania
- Składowe architektury: multi-head attention, feed-forward networks, positional encoding
- Zastosowania Transformerów w zadaniach sekwencyjnych (analiza sekwencji zachowań użytkowników, rekomendacje produktów, analiza finansowa danych czasowych).
Moduł 2: Implementacja podstawowych komponentów PyTorch
- Mechanizm Multi-Head Attention w PyTorch: implementacja od podstaw
- Sieć Position-Wise Feed-Forward Network: definicja i implementacja
- Positional Encoding: wariant sinusoidalny oraz RoPE
- Laboratorium: budowa bloków i testy na danych syntetycznych
Dzień 2: Budowa i trening pełnego modelu Transformer
Moduł 3: Konstrukcja modelu Encoder-Decoder
- Warstwy enkodera i dekodera: składanie w całość modelu Transformer
- Architektury: encoder-only, decoder-only, encoder-decoder
- Dopasowanie modelu do zadań NLP i innych sekwencyjnych: klasyfikacja tekstu, generacja, tłumaczenia, rekomendacje, analiza sekwencji zachowań użytkowników
- Wywołanie modelu: forward pass, maskowanie tokenów (padding, look-ahead masks)
- Ćwiczenia praktyczne: budowa kompletnego modelu Transformer w PyTorch na przykładzie zadania tłumaczenia lub generacji sekwencji
Moduł 4: Trening, walidacja i analiza wyników
- Funkcje straty i konfiguracja optymalizacji dla modelu Transformer (CrossEntropy, label smoothing)
- Pętla treningowa i walidacyjna wraz z monitorowaniem metryk, harmonogramy uczenia i powtarzalność eksperymentów
- Wizualizacja mechanizmu uwagi – interpretacja działania self-attention
- Maskowanie historii przy generowaniu sekwencji (look-ahead masks)
- Metryki dla modeli sekwencyjnych (accuracy, perplexity, BLEU, F1) oraz interpretacja wyników
- Zapis modelu i inferencja: checkpointing, eksport oraz proste API (FastAPI/Flask) na poziomie prototypu
- Warsztaty: trening i ocena działania modelu na rzeczywistych danych
- Porównanie z Hugging Face: wykorzystanie gotowych modeli, fine-tuning, przykłady zastosowania
Dzień 3: Zaawansowane techniki i optymalizacje
Moduł 5: Optymalizacje i rozszerzenia Transformerów
- Techniki zapobiegania przeuczeniu: dropout, layer normalization, residual connections
- Użycie pretrenowanych modeli, transfer learning i fine-tuning z PyTorch Transformers
- Skalowanie treningu: zmiany parametrów, batch size, mixed precision training, torch.compile
Moduł 6: LoRA, skalowanie i fine-tuning zaawansowany
- Low-Rank Adaptation (LoRA) w Transformers: założenia i zastosowania
- Strategie efektywnego fine-tuningu dużych modeli: dobór danych, walidacja, kontrola jakości
- Skalowanie modeli i zarządzanie pamięcią GPU
- Przykłady praktyczne: fine-tuning modelu do własnych danych i zastosowań biznesowych
Moduł 7: Wdrożenie i integracja modelu Transformer
- Przygotowanie modelu do użycia w aplikacjach: wymagania jakości, wersjonowanie, ograniczenia
- Proste API udostępniające model z wykorzystaniem Flask/FastAPI: walidacja wejścia i podstawy bezpieczeństwa
- Narzędzia PyTorch do zapisywania i ładowania modeli: state_dict, TorchScript/ONNX
- Warsztat końcowy: uruchomienie i testy modelu w środowisku lokalnym lub chmurowym
