ウェビナー：torchtuneとW&Bを使ったLlama3のファインチューニングと自動評価

イベント概要

本ウェビナーでは以下の内容をご紹介いたします：

• torchtuneとW&Bを使ったLlama3のファインチューニング方法の紹介
• torchtuneとW&Bのインテグレーションとその使い方の解説
• モデルチェックポイントのW&Bへの保存方法とRegistry Automationによるモデルの自動評価手法の紹介

このウェビナーは、Llama3のファインチューニングと自動評価に関心がある方、torchtuneに興味がある方、そしてLLMのファインチューニングにおけるW&Bの効果的な活用方法を学びたい方に特におすすめです。弊社エンジニアによる実践的なデモや具体的な事例を通じて、技術的な理解を深める機会となります。

Weights & Biasesとは

Weights & Biases（WandB）は、エンタープライズグレードのML実験管理およびエンドツーエンドMLOpsワークフローを包含する開発・運用者向けプラットフォームです。WandBは、LLM開発や画像セグメンテーション、創薬など幅広い深層学習ユースケースに対応し、NVIDIA、OpenAI、Toyotaなど、国内外で80万人以上の先端的ML開発者に信頼されているAI開発の新たなベストプラクティスです。

タイムテーブル

スピーカー

山本 祐也 - Weights & Biases Japan, MLエンジニア

東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。 その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtBとBtCいずれにも深い経験を有する。前職DataRobotでは製造顧客担当チームのリーダーとして国内数十社のAI導入を支援。国内で数十人程度のKaggle Grandmasterの一人。

主催・運営

このイベントはWeights & Biases Japan によって運営されています。

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