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PyTorch-Programmierung professionell! Das meistgenutzte Deep-Learning-Framework in der Praxis: Lernen Sie für spezifische Aufgaben aus realen Projektszenarien, wie Sie mit PyTorch KI-Modelle trainieren, optimieren und produktiv einsetzen. Bert Gollnick zeigt Ihnen in diesem Buch alle einschlägigen Verfahren inklusive Python-Implementierung, von linearer Regression über das Finetunig von Computer-Vision-Modellen bis zu großen Sprachmodellen und der Kombination mehrerer Verfahren.
Die Anwendungen beinhalten Computer Vision, RAG-Systeme, Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Sie evaluieren und deployen Ihre Modelle mit modernsten Methoden und lernen dafür Tools wie FlowML, TensorBoard und FastAPI kennen.
Profitieren Sie von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und entdecken Sie das Zusammenspiel mit PyTorch Lightning, HuggingFace und weiteren Tools.
Aus dem Inhalt:
- Installation des Frameworks
- Deep-Learning-Grundkonzepte
- Vortrainierte Modelle verwenden
- Daten vorbereiten
- Klassifizierungsaufgaben
- Computer Vision
- Empfehlungssysteme
- Graph Neural Networks
- Große Sprachmodelle (LLMs)
- Zeitreihen-Vorhersagen
- PyTorch Lightning
- LangChain
- Cloud-Deployment mit Heroku
- FlowML, TensorBoard und WandB
- Lokaler Einsatz mit FastAPI
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