Rust ile İleri Düzey İnce Ayar (Fine-Tuning)

Transformer mimarisinin iç yapısından canlı ortam dağıtımına kadar tüm ince ayar (fine-tuning) sürecinde, tüketici sınıfı donanımlarda bile çalışabilen bellek dostu tekniklerle uzmanlaşın. Bu kurs, sizi büyük dil modellerini sadece kullanan birinden, onları tamamen kişiselleştiren bir uzmana dönüştürür. Akıllı kuantizasyon ve düşük dereceli adaptasyon (low-rank adaptation) sayesinde bellek gereksinimlerini 56 GB'tan sadece 4 GB'a düşüren QLoRA yöntemini kullanarak, bir dizüstü bilgisayar GPU'sunda 7 milyar parametreli modellere nasıl ince ayar yapacağınızı öğreneceksiniz. Bu kursu benzersiz kılan şey, sunduğu titiz ve bilimsel yaklaşımdır. Eğitim boyunca Popper'cı yanlışlanabilirlik metodolojisini uygulayacaksınız: "Modelim çalışıyor mu?" diye sormak yerine, onu sistematik olarak bozmaya çalışacaksınız. Tokenizasyon sınır durumlarını test etmek, derece azaltma (rank ablation) çalışmaları yürütmek ve altı yanlışlama kategorisiyle veri kümesi kalitesini doğrulamak gibi adımlarla kazanacağınız bu şüpheci bakış açısı, sizi kırılgan sistemler kuranlardan ayırıp üretime hazır mühendisler seviyesine taşıyacaktır. Kurs sonunda şunları güvenle yapabileceksiniz: VRAM gereksinimlerini hesaplama ve uygun donanımı seçme; altı adımlı transformer hattı üzerinden çıkarım (inference) takibi yapma; görev karmaşıklığına uygun LoRA derecesini yapılandırma; AST çıkarımı kullanarak kaliteli eğitim veri kümeleri oluşturma ve yayınlama.