AI & Data

Szkolenie Transformer Models with PyTorch

Szkolenie „Transformer Models with PyTorch” to intensywny, 2-3 dniowy kurs warsztatowy, który pozwala nauczyć się budowy i wdrażania nowoczesnych modeli typu Transformer od podstaw z wykorzystaniem biblioteki PyTorch.

Czas trwania
24h / 3 dni · 3h
Zapytaj o program → Zobacz wszystkie
Dla kogo

Idealny dla zespołów, które…

1 Programistów i inżynierów machine learning chcących zgłębić budowę Transformerów w PyTorch (wymagana dobra znajomość Pythona i podstaw deep learning)
2 Specjalistów NLP pragnących zrozumieć działanie oraz zastosowanie modeli Transformer w praktyce (tokenizacja, embeddingi, zadania sekwencyjne)
3 Data scientistów i badaczy pracujących z sekwencyjnymi i kontekstowymi danymi, którzy chcą poprawnie trenować i oceniać modele
4 Osób zainteresowanych praktycznym kodowaniem modeli deep learning w PyTorch oraz świadomym doborem metryk i procedur walidacji
Efekty po programie

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

✓

Poznasz szczegółowo elementy architektury Transformer i ich implementację w PyTorch (2.x)

✓

Zrozumiesz mechanizmy uwagi oraz ich praktyczne zastosowania w modelach sekwencyjnych

✓

Nauczysz się budować od podstaw kompletne modele Transformer do różnych zadań i wariantów architektury (encoder-only, decoder-only, encoder-decoder)

✓

Poznasz techniki maskowania, dobór metryk oraz sposób interpretacji wyników i zachowania mechanizmu uwagi

✓

Opanujesz trening, walidację, tuning oraz wizualizację działania transformera z naciskiem na powtarzalność i analizę błędów

✓

Przygotujesz model do użycia w rozwiązaniu PoC/prototypowym wraz z prostą integracją API oraz podstawami kontroli jakości i ryzyk danych

Program · 7 modułów

Co konkretnie robimy

M01
Dzień 1: Podstawy architektury Transformer i implementacja kluczowych bloków · Moduł 1: Wprowadzenie do architektury Transformer
  • · Geneza Transformerów: definicja i wpływ na NLP i modele sekwencyjne
  • · Architektura: encoder, decoder oraz układ encoder–decoder
  • · Mechanizm uwagi (self-attention): teoria i intuicja działania
  • · Składowe architektury: multi-head attention, feed-forward networks, positional encoding
  • · Zastosowania Transformerów w zadaniach sekwencyjnych (analiza sekwencji zachowań użytkowników, rekomendacje produktów, analiza finansowa danych czasowych).
M02
Dzień 1: Podstawy architektury Transformer i implementacja kluczowych bloków · Moduł 2: Implementacja podstawowych komponentów PyTorch
  • · Mechanizm Multi-Head Attention w PyTorch: implementacja od podstaw
  • · Sieć Position-Wise Feed-Forward Network: definicja i implementacja
  • · Positional Encoding: wariant sinusoidalny oraz RoPE
  • · Laboratorium: budowa bloków i testy na danych syntetycznych
M03
Dzień 2: Budowa i trening pełnego modelu Transformer · Moduł 3: Konstrukcja modelu Encoder-Decoder
  • · Warstwy enkodera i dekodera: składanie w całość modelu Transformer
  • · Architektury: encoder-only, decoder-only, encoder-decoder
  • · Dopasowanie modelu do zadań NLP i innych sekwencyjnych: klasyfikacja tekstu, generacja, tłumaczenia, rekomendacje, analiza sekwencji zachowań użytkowników
  • · Wywołanie modelu: forward pass, maskowanie tokenów (padding, look-ahead masks)
  • · Ćwiczenia praktyczne: budowa kompletnego modelu Transformer w PyTorch na przykładzie zadania tłumaczenia lub generacji sekwencji
M04
Dzień 2: Budowa i trening pełnego modelu Transformer · Moduł 4: Trening, walidacja i analiza wyników
  • · Funkcje straty i konfiguracja optymalizacji dla modelu Transformer (CrossEntropy, label smoothing)
  • · Pętla treningowa i walidacyjna wraz z monitorowaniem metryk, harmonogramy uczenia i powtarzalność eksperymentów
  • · Wizualizacja mechanizmu uwagi – interpretacja działania self-attention
  • · Maskowanie historii przy generowaniu sekwencji (look-ahead masks)
  • · Metryki dla modeli sekwencyjnych (accuracy, perplexity, BLEU, F1) oraz interpretacja wyników
  • · Zapis modelu i inferencja: checkpointing, eksport oraz proste API (FastAPI/Flask) na poziomie prototypu
  • · Warsztaty: trening i ocena działania modelu na rzeczywistych danych
  • · Porównanie z Hugging Face: wykorzystanie gotowych modeli, fine-tuning, przykłady zastosowania
M05
Dzień 3: Zaawansowane techniki i optymalizacje · Moduł 5: Optymalizacje i rozszerzenia Transformerów
  • · Techniki zapobiegania przeuczeniu: dropout, layer normalization, residual connections
  • · Użycie pretrenowanych modeli, transfer learning i fine-tuning z PyTorch Transformers
  • · Skalowanie treningu: zmiany parametrów, batch size, mixed precision training, torch.compile
M06
Dzień 3: Zaawansowane techniki i optymalizacje · Moduł 6: LoRA, skalowanie i fine-tuning zaawansowany
  • · Low-Rank Adaptation (LoRA) w Transformers: założenia i zastosowania
  • · Strategie efektywnego fine-tuningu dużych modeli: dobór danych, walidacja, kontrola jakości
  • · Skalowanie modeli i zarządzanie pamięcią GPU
  • · Przykłady praktyczne: fine-tuning modelu do własnych danych i zastosowań biznesowych
M07
Dzień 3: Zaawansowane techniki i optymalizacje · Moduł 7: Wdrożenie i integracja modelu Transformer
  • · Przygotowanie modelu do użycia w aplikacjach: wymagania jakości, wersjonowanie, ograniczenia
  • · Proste API udostępniające model z wykorzystaniem Flask/FastAPI: walidacja wejścia i podstawy bezpieczeństwa
  • · Narzędzia PyTorch do zapisywania i ładowania modeli: state_dict, TorchScript/ONNX
  • · Warsztat końcowy: uruchomienie i testy modelu w środowisku lokalnym lub chmurowym
Każdy moduł modyfikujemy pod Twój stack i kontekst. Powyższe to punkt wyjścia — nie sztywna agenda.
Jak pracujemy

Od briefu do retro w 30 dniach.

01

Brief i diagnoza

Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.

02

Modyfikacja programu

Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.

03

Warsztat

Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.

04

Retro + raport

Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.

Zapytanie

Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.

Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.

✓Wycena w 48h od briefu
✓Pierwsza sesja w 30 dni
✓Pilotaż przed pełną decyzją
✓Faktura VAT, możliwość płatności w transzach

Ochrona antyspamowa (Cloudflare Turnstile) zostanie aktywowana po wpięciu klucza.

Inne programy dla zespołów

Zobacz wszystkie →
AI & Data

AI dla analityków: od danych do decyzji

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

16h / 2 dni →
AI & Data

AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

3 godziny →
AI & Data

AI szkolenie ogólne

Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.

AI & Data →