Schulungsübersicht
Einführung
Überblick über die Funktionen und Architektur von ParlAI
- ParlAI-Rahmen
- Zentrale Fähigkeiten und Ziele
- Kernkonzepte (Agenten, Nachrichten, Lehrer und Welten)
Erste Schritte mit ParlAI for Conversational AI
- Einrichtung
- Hinzufügen eines einfachen Modells
- Einfaches Skript zur Anzeige von Daten
- Validierung und Testen
- Aufgaben
- Agententraining und Auswertung
- Interaktion mit Modellen
Arbeiten mit Aufgaben und Datensätzen in ParlAI
- Hinzufügen von Datensätzen
- Aufteilung der Daten in Sätze (train, valid oder test)
- Verwendung von JSON anstelle einer Textdatei
- Erstellen und Ausführen von Aufgaben
Welten, gemeinsame Nutzung und Batching erforschen
- Das Konzept der Welten
- Gemeinsame Nutzung von Agenten
- Implementierung der Stapelverarbeitung
- Dynamisches Batching
Verwendung von Torch Generator und Ranker-Agenten
- Torch Generator-Agent
- Torch Ranker-Agent
- Beispiel-Modelle
- Erstellen von Modellen
- Training und Auswertung von Modellen
Hinzufügen integrierter und benutzerdefinierter Metriken
- Standard-Metriken
- Hinzufügen benutzerdefinierter Metriken
- Metriken für Lehrer
- Metriken auf Agentenebene (global und lokal)
- Liste der Metriken
Beschleunigung von Trainingsläufen in ParlAI
- Festlegen einer Basislinie
- Befehl Erzeugung überspringen
- Befehl für dynamisches Batching-Training
- FP16 und mehrere GPUs verwenden
- Vorverarbeitung im Hintergrund
Andere ParlAI-Themen erforschen
- Mutatoren verwenden und schreiben
- Crowdsourcing-Aufgaben durchführen
- Nutzung vorhandener Chat-Dienste
- Auswechseln von Teilkomponenten des Transformators
- Ausführen und Schreiben von Tests
- ParlAI Tipps und Tricks
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python oder anderen Programmiersprachen
- Generales Verständnis von Konzepten der künstlichen Intelligenz (KI)
Publikum
- Forscher
- Entwickler
Erfahrungsberichte (4)
The engagement of the instructor
Wayne Jeftha - Vodacom
Kurs - Microsoft Bot Framework Composer
Beispiele/Übungen, die perfekt auf unseren Bereich zugeschnitten sind
Luc - CS Group
Kurs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer war sehr hilfsbereit, um alle Fragen zu beantworten, die ich hatte.
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maschinelle Übersetzung
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course