Практическая квантификация модели GenAI с Python

Запуск современных генеративных моделей ИИ требует огромных вычислительных ресурсов, что делает развертывание дорогостоящим и медленным. Квантификация решает эту проблему путем сжатия моделей с минимальной потерей точности, позволяя им эффективно работать на стандартном оборудовании. В этом курсе вы перейдете от понимания основных структур моделей к активному сжатию генеративных моделей ИИ с помощью Python. Вы узнаете, как уменьшить использование памяти и ускорить скорость вывода, делая ваши приложения ИИ более практичными, экономичными и готовыми к производственному развертыванию. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной математики и концепций, лежащих в основе квантования модели, включая такие форматы точности, как FP16, INT8 и INT4. - Примените Post-Training Quantization (PTQ) для сжатия больших языковых моделей с использованием библиотек Python с открытым исходным кодом. - Настроить современные методы квантования, такие как GPTQ, AWQ и GGUF для эффективного локального и облачного развертывания. - Реализация 8-битной и 4-битных точности загрузки для запуска больших моделей на ограниченном оборудовании. - Оценка производительности, использование памяти и сложность сжатых моделей для обеспечения высокого качества генерации. Ваше обучение начинается с основных понятий весов и точности нейронных сетей, а затем вы перейдете к практическим рабочим процессам сжатия Python. Вы прочитаете пошаговые объяснения, проанализируете оптимизированные блоки кода и практикуете применение стратегий квантования к реальным моделям. Этот курс предназначен для разработчиков Python, начинающих инженеров ИИ и ученых, которые хотят оптимизировать модели ИИ. Рекомендуется базовое понимание Python и концепций машинного обучения, но предыдущий опыт оптимизации или квантования моделей не требуется. Начните оптимизировать свои генеративные модели искусственного интеллекта и создавать более быстрые и легкие приложения.