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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de las características y la arquitectura de ParlAI
- Marco ParlAI
- Capacidades y objetivos clave
- Conceptos básicos (agentes, mensajes, profesores y mundos)
Primeros pasos con ParlAI for Conversational AI
- Instalación
- Adición de un modelo simple
- Script de datos de visualización simple
- Validación y pruebas
- Tareas
- Capacitación y evaluación de agentes
- Interacción con modelos
Trabajar con tareas y conjuntos de datos en ParlAI
- Adición de conjuntos de datos
- Separar los datos en conjuntos (entrenar, válidos o de prueba)
- Usar JSON en lugar de un archivo de texto
- Creación y ejecución de tareas
Explorar mundos, compartir y agrupar por lotes
- El concepto de Mundos
- Uso compartido de agentes
- Implementación del procesamiento por lotes
- Procesamiento dinámico por lotes
Uso de Torch Agentes generadores y rankers
- Torch Agente generador
- Torch Agente de rango
- Modelos de ejemplo
- Creación de modelos
- Entrenamiento y evaluación de modelos
Adición de métricas integradas y personalizadas
- Métricas estándar
- Adición de métricas personalizadas
- Métricas de los profesores
- Métricas a nivel de agente (globales y locales)
- Lista de métricas
Acelerar las carreras de entrenamiento en ParlAI
- Establecer una línea de base
- Comando de generación de omisión
- Comando de entrenamiento de procesamiento por lotes dinámico
- Uso de FP16 y múltiples GPUs
- Preprocesamiento en segundo plano
Explorando otros temas de ParlAI
- Uso y escritura de mutadores
- Ejecución de tareas de crowdsourcing
- Uso de los servicios de chat existentes
- Intercambio de subcomponentes del transformador
- Ejecución y escritura de pruebas
- Consejos y trucos de ParlAI
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Conocimiento de Python u otros lenguajes de programación
- Comprensión general de los conceptos de inteligencia artificial (IA)
Audiencia
- Investigadores
- Desarrolladores
14 horas
Testimonios (4)
Ejemplos/ejercicios perfectamente adaptados a nuestro dominio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traducción Automática
El entrenador estaba muy disponible para responder a todo tipo de preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
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
Bozena Stansfield - New College Durham
Curso - Build REST APIs with Python and Flask
The engagement of the instructor
