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コース概要
イントロダクション
ParlAIの特徴とアーキテクチャの概要
- ParlAIフレームワーク
- 主な機能と目標
- 核心概念(エージェント、メッセージ、教師、および世界)
対話型AIのためのParlAIの開始
- インストール
- 単純なモデルの追加
- 単純なデータ表示スクリプト
- バリデーションとテスト
- タスク
- エージェントの訓練と評価
- モデルとのやりとり
ParlAIでのタスクとデータセットの使用
- データセットの追加
- データをセットに分割(訓練、バリデーション、またはテスト)
- JSONを使用してテキストファイルの代わりにする
- タスクの作成と実行
世界、共有、およびバッチ処理の探求
- 「世界」の概念
- エージェントの共有
- バッチ処理の実装
- 動的なバッチ処理
Torch GeneratorとRankerエージェントの使用
- Torchジェネレーターエージェント
- Torchランキングエージェント
- 例のモデル
- モデルの作成
- モデルの訓練と評価
組み込みおよびカスタムメトリクスの追加
- 標準的なメトリクス
- カスタムメトリクスの追加
- 教師メトリクス
- エージェントレベルのメトリクス(グローバルとローカル)
- メトリクスの一覧
ParlAIでの訓練実行の高速化
- ベースラインの設定
- 生成スキップコマンド
- 動的なバッチ処理訓練コマンド
- FP16と複数のGPUを使用する
- 背景での前処理
その他のParlAIトピックの探求
- ミュータの使用と書き込み
- クラウドソーシングタスクの実行
- 既存のチャットサービスの使用
- トランスフォーマーサブコンポーネントの交換
- テストの実行と書き込み
- ParlAIのコツとテクニック
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- Pythonまたはその他のプログラミング言語に関する知識
- 人工知能(AI)の概念に関する一般的な理解
対象者
- 研究者
- 開発者
14 時間
お客様の声 (1)
講師がすべての概念を説明した詳細さ。
Privolin Naidoo - Vodacom
コース - Microsoft Bot Framework Composer
機械翻訳