📌 LLM Fine-Tuning عمليًا | درّب موديلك بأقل تكلفة باستخدام LoRA و Knowledge Distillation - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: LLM Fine-Tuning عمليًا | درّب موديلك بأقل تكلفة باستخدام LoRA و Knowledge Distillation в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно LLM Fine-Tuning عمليًا | درّب موديلك بأقل تكلفة باستخدام LoRA و Knowledge Distillation или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон LLM Fine-Tuning عمليًا | درّب موديلك بأقل تكلفة باستخدام LoRA و Knowledge Distillation в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

LLM Fine-Tuning عمليًا | درّب موديلك بأقل تكلفة باستخدام LoRA و Knowledge Distillation

لو عايز تنقل مستواك من استخدام النماذج الجاهزة لإنك تبني موديل متخصّص بتاعك… الفيديو ده معمول ليك 👌🔥 في الشرح العملي ده هنتعلم إزاي نعمل Fine-Tuning لنماذج LLM صغيرة باستخدام نماذج أقوى منها من خلال تقنية Knowledge Distillation عشان نحقق أداء عالي بأقل تكلفة ممكنة. هنتكلم عن: 🔹 يعني إيه Fine-Tuning وليه مهم في المشاريع الحقيقية 🔹 إزاي نولد بيانات تدريب قوية باستخدام موديل أكبر 🔹 تنظيم الـ Outputs باستخدام Pydantic 🔹 التدريب على بيانات حقيقية (أخبار وتقارير) 🔹 تقليل استهلاك الـ GPU باستخدام LoRA 🔹 مقارنة بين أدوات التدريب زي Llama-Factory و Unsloth 🔹 رفع الموديل بعد التدريب واختبار السرعة (Benchmarking) 🔹 إزاي تتأكد إن الموديل شغال بكفاءة وبأقل إمكانيات الفيديو ده مناسب لأي حد عايز يبني Domain-Specific LLM ويفهم الجانب الهندسي الحقيقي ورا التدريب 🔥 لو هدفك تبقى AI Engineer مش مجرد Prompt User… لازم تتقن المرحلة دي. #LLM #FineTuning #LoRA #KnowledgeDistillation #GenerativeAI #AIEngineering

Comments