Avaliando e Depurando Modelos de IA Generativa Usando Weights and Biases

até 1 hora
Intermédio

Este curso apresenta ferramentas de Operações de Machine Learning para gerenciar diversas fontes de dados, grandes volumes de dados e inúmeros experimentos de teste e avaliação. Aprenda a usar a plataforma Weights & Biases para rastrear seus experimentos, executar e versionar seus dados e colaborar com sua equipe.

Operações de Machine Learning
Rastreamento de Experimentos
Versionamento de Dados
Versionamento de Modelos
Rastreamento de Prompts e Respostas

Visão Geral

Neste curso, você aprenderá a instrumentar um notebook Jupyter, gerenciar configurações de hiperparâmetros, registrar métricas de execução, coletar artefatos para versionamento de conjuntos de dados e modelos, e registrar resultados de experimentos. Além disso, você aprenderá a rastrear prompts e respostas para LLMs ao longo do tempo em interações complexas. Ao final do curso, você terá um fluxo de trabalho sistemático para aumentar sua produtividade e acelerar sua jornada em direção a resultados inovadores.

Online
localização do curso
Inglês
idioma do curso
Ao seu próprio ritmo
formato do curso
Aulas Ao vivo
entregue online

Para quem é este curso?

Engenheiros de Machine Learning

Profissionais que desejam gerenciar, versionar e depurar seu fluxo de trabalho de machine learning.

Cientistas de Dados

Indivíduos interessados em rastrear experimentos e gerenciar diversas fontes de dados.

Entusiastas de IA

Qualquer pessoa com familiaridade com Python e PyTorch ou frameworks similares que queira aprender sobre ferramentas de Operações de Machine Learning.

Este curso ensinará você a gerenciar, versionar e depurar seu fluxo de trabalho de machine learning usando Weights & Biases. Ideal para engenheiros de machine learning, cientistas de dados e entusiastas de IA, ajudará você a aumentar a produtividade e alcançar resultados inovadores.

Pré-Requisitos

1 / 2

Familiaridade com Python
Experiência com PyTorch ou um framework similar

O que vai aprender?

Introdução às Operações de Machine Learning

Visão geral das ferramentas de Operações de Machine Learning e sua importância na gestão de diversas fontes de dados e grandes volumes de dados.

Usando Weights & Biases

Introdução à plataforma Weights & Biases e suas funcionalidades para rastreamento de experimentos, execução e versionamento de dados, e colaboração em equipe.

Instrumentando um Notebook Jupyter

Guia passo a passo para instrumentar um notebook Jupyter para rastreamento de experimentos.

Gerenciando Configurações de Hiperparâmetros

Técnicas para gerenciar configurações de hiperparâmetros em seus projetos de machine learning.

Registrando Métricas de Execução

Métodos para registrar métricas de execução para rastrear o desempenho de seus modelos.

Versionamento de Conjuntos de Dados e Modelos

Como coletar artefatos para versionamento de conjuntos de dados e modelos para garantir a reprodutibilidade.

Registrando Resultados de Experimentos

Melhores práticas para registrar resultados de experimentos para acompanhar seu progresso.

Rastreamento de Prompts e Respostas

Técnicas para rastrear prompts e respostas para LLMs ao longo do tempo em interações complexas.

Conheça seu instrutor

Carey Phelps
Diretor de Gerenciamento de Produtos, Weights & Biases
Carey Phelps é um PM fundador da Weights & Biases que lidera uma equipe de brilhantes gerentes de produto e escritores técnicos. Ele é apaixonado por construir modelos melhores mais rapidamente com ferramentas interoperáveis e modulares que se conectam facilmente aos fluxos de trabalho existentes.

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