Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: LoRA
Навчання корпоративних AI-агентів: вибір між SFT, DPO, GRPO та RAG.
Навчання штучних інтелект-агентів: коли використовувати SFT, DPO, GRPO, LoRA чи звичайний RAG, та як запустити результат у вигляді фіксованої, перевіреної та зворотної версії.
50 хв читанняЩо знаходить агент для виявлення відмінностей моделей: зміни стилю переважають над незначною налаштуваністю моделі.
Агент для модельного диференціювання перевірив процес фінансової налаштування LoRA: 82% випробувань виявили зміни у довжині та структурі, тоді як бажана зміна логіки залишилася непоміченою.
15 хв читанняLoRA і QLoRA простими словами: донавчання 7B-моделі без 100 ГБ відеопам'яті
Чому повне донавчання потребує 80–100 ГБ, як низькорангові адаптери скорочують ваги, що навчаються, до 1,6%, як обрати ранг і цільові шари та що додає QLoRA.
5 хв читанняВісім ідей лінійної алгебри, на яких тримаються ембединги, LoRA і PCA
Вектори, матриці, власні вектори, косинусна подібність, норми, SVD і ранг — на простих прикладах із цінами на будинки та з ШІ-техніками, які від них залежать.
7 хв читанняЯк QLoRA донавчає великі моделі на малих GPU: основи 4-бітного підходу
Розбираємо QLoRA з нуля: чому повне донавчання дороге, як поєднуються LoRA-адаптери та 4-бітна квантизація і коли цей підхід пасує вашому проєкту.
8 хв читанняЧи варто брати більшу LoRA? Порівнюйте точність із ціною, а не з відчуттями
Невеликий стенд, який зберігає рецепти LoRA як дані й показує точність, час навчання, затримку та пам'ять, щоб вибір рангу й кількості ітерацій спирався на цифри.
5 хв читанняДві робочі навантаження LLM на одному GPU: vLLM LoRA, агенти та налаштування Azure ML
Обробляйте інтерактивний та пакетний трафік агентів з однієї картки за допомогою LoRA для задоволення попиту, аналітики ClickHouse, об’єктів типу Blob та процесу навчання Unsloth, який відстежується у MLflow.
8 хв читанняОбробка LoRA для фін-тюнінгу локально: перевірка, об’єднання та уникнення прихованих помилок
Доведіть, що адаптер LoRA справді покращив невелику модель, об’єднайте її та розмістіть за локальним API, сумісним з OpenAI, а також виявляйте помилки, які призводять до неправильних результатів.
12 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.