Um fluxo de trabalho prático de LoRA e Dreambooth para ajuste fino pessoal

O ajuste fino de um modelo generativo é uma série de pequenas decisões, e a maioria delas é importante.O conjunto de dados que você seleciona, as legendas que você escreve, os parâmetros de treinamento que você escolhe e a maneira como você avalia os resultados, tudo isso molda se o modelo final captura o que você pretendia. Este curso percorre um fluxo de trabalho prático do início ao fim. Você trabalhará através de exercícios escritos que espelham um projeto real de ajuste fino, incluindo curadoria de conjuntos de dados, legendagem, treinamento e iteração.A ênfase está no desenvolvimento de julgamento sobre o que tentar em seguida, quando o primeiro resultado não estiver certo. O que você vai aprender: - Curadoria de conjuntos de dados para ajuste fino de estilo, assunto ou conceito com padrões de qualidade claros - Escreva legendas e tags que guiem o modelo para o que você realmente deseja capturar - Escolha entre LoRA, Dreambooth e outras técnicas com base em seu objetivo e recursos - Planeje parâmetros de treinamento, incluindo taxa de aprendizagem, etapas e regularização para resultados estáveis - Avalie os resultados em relação à sua intenção original com comparações estruturadas em vez de impressões - Itere de forma inteligente, alterando uma variável de cada vez e mantendo um registro claro do que você tentou O curso progride da preparação do conjunto de dados através de treinamento, avaliação e iteração.Um exercício escrito de conclusão pede que você elabore um plano de fluxo de trabalho completo para ajustar um modelo em um estilo ou assunto de sua escolha. Este curso é projetado para iniciantes sem experiência de ajuste fino, mas com alguma familiaridade com ferramentas de modelos generativos, incluindo artistas digitais, designers e desenvolvedores de hobby.Não é necessário conhecimento profundo de aprendizado de máquina.O curso trata o ajuste fino como um ofício que você pode aprender através da prática estruturada.