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-
Specjalistów NLP pragnących zrozumieć działanie i zastosowanie modeli Transformer
-
Data scientistów i badaczy pracujących z sekwencyjnymi i kontekstowymi danymi
-
Osób zainteresowanych praktycznym kodowaniem modeli deep learning w PyTorch
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Poznasz szczegółowo elementy architektury Transformer i ich implementację w PyTorch
- Zrozumiesz mechanizmy uwagi oraz ich praktyczne zastosowania w modelach sekwencyjnych
- Nauczysz się budować od podstaw kompletne modele Transformer do różnych zadań
- Poznasz techniki maskowania, dobór metryk i sposób interpretacji wyników
- Opanujesz trening, walidację, tuning oraz wizualizację działania transformera
- Przygotujesz gotowy do produkcji model wraz z prostą integracją API
Program szkolenia
Dzień 1: Podstawy architektury Transformer i implementacja kluczowych bloków
Moduł 1: Wprowadzenie do architektury Transformer
- Geneza Transformerów: czym są i dlaczego zmieniają NLP i AI
- Budowa architektury: encoder, decoder, oraz Encoder-Decoder
- Mechanizm uwagi (self-attention), teoria i intuicja działania
- Omówienie ról i działania warstw: multi-head attention, feed-forward networks, positional encoding
- Przykłady użycia Transformerów w różnych zadaniach sekwencyjnych (analiza sekwencji zachowań użytkowników, rekomendacje produktów, analiza finansowa danych czasowych).
Moduł 2: Implementacja podstawowych komponentów PyTorch
- Kodowanie mechanizmu Multi-Head Attention od podstaw w PyTorch
- Definiowanie Position-Wise Feed-Forward Network
- Implementacja Positional Encoding (również z alternatywą Rope)
- Laboratorium: stworzenie indywidualnych bloków i testowanie ich działania na syntetycznych danych
Dzień 2: Budowa i trening pełnego modelu Transformer
Moduł 3: Konstrukcja modelu Encoder-Decoder
- Składanie warstw enkodera i dekodera w całość modelu Transformer
- Składanie bloków w pełne architektury (encoder-only, decoder-only, encoder-decoder)
- Dopasowanie modelu do zadań NLP i innych sekwencyjnych: klasyfikacja tekstu, generacja, tłumaczenia, rekomendacje, analiza sekwencji zachowań użytkowników
- Omówienie wywoływania modelu: forward pass, maskowanie tokenów (padding, look-ahead masks)
- Praktyczne ćwiczenia: zbudowanie kompletnego modelu Transformer w PyTorch na przykładzie zadania tłumaczenia lub generacji sekwencji
Moduł 4: Trening, walidacja i analiza wyników
- Definicja funkcji strat i parametrów optymalizatora dla modelu Transformer (CrossEntropy/label smoothing)
- Implementacja pętli treningowej i walidacyjnej wraz z monitorowaniem metryk
- Wizualizacja mechanizmu uwagi – interpretacja działania self-attention
- Maskowanie historii przy generowaniu sekwencji (np. look-ahead masks)
- Wybór i implementacja metryk dla modeli sekwencyjnych (accuracy, perplexity, BLEU, F1 itp.)
- Praktyczne wdrożenie: zapis modelu, inferencja, szybkie API (FastAPI/Flask)
- Warsztaty: trenowanie 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 modelu: zmiany parametrów, batch size, mixed precision training
Moduł 6: LoRA, skalowanie i fine-tuning zaawansowany
- Wprowadzenie do Low-Rank Adaptation (LoRA) w Transformers
- Strategie efektywnego fine-tuningu dużych modeli
- Skalowanie modeli i zarządzanie pamięcią GPU
- Praktyczne przykłady: fine-tuning modelu do własnych danych i zastosowań biznesowych
Moduł 7: Wdrożenie i integracja modelu Transformer
- Przygotowanie modelu do użycia w aplikacjach produkcyjnych
- Tworzenie prostego API udostępniającego model z wykorzystaniem Flask/FastAPI
- Przegląd narzędzi PyTorch do zapisywania i ładowania modeli
- Warsztat końcowy: deployment i testowanie modelu w środowisku lokalnym lub chmurowym
