Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Training Course
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) is a specialized skill used to enhance multimodal AI systems that process both visual and textual inputs for real-world applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
- Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
- Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
- Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Introduction to Vision-Language Models
- Overview of VLMs and their role in multimodal AI
- Popular architectures: CLIP, Flamingo, BLIP, etc.
- Use cases: search, captioning, autonomous systems, content analysis
Preparing the Fine-Tuning Environment
- Setting up OpenCLIP and other VLM libraries
- Dataset formats for image-text pairs
- Preprocessing pipelines for vision and language inputs
Fine-Tuning CLIP and Similar Models
- Contrastive loss and joint embedding spaces
- Hands-on: fine-tuning CLIP on custom datasets
- Handling domain-specific and multilingual data
Advanced Fine-Tuning Techniques
- Using LoRA and adapter-based methods for efficiency
- Prompt tuning and visual prompt injection
- Zero-shot vs. fine-tuned evaluation trade-offs
Evaluation and Benchmarking
- Metrics for VLMs: retrieval accuracy, BLEU, CIDEr, recall
- Visual-text alignment diagnostics
- Visualizing embedding spaces and misclassifications
Deployment and Use in Real Applications
- Exporting models for inference (TorchScript, ONNX)
- Integrating VLMs into pipelines or APIs
- Resource considerations and model scaling
Case Studies and Applied Scenarios
- Media analysis and content moderation
- Search and retrieval in e-commerce and digital libraries
- Multimodal interaction in robotics and autonomous systems
Summary and Next Steps
Requirements
- An understanding of deep learning for vision and NLP
- Experience with PyTorch and transformer-based models
- Familiarity with multimodal model architectures
Audience
- Computer vision engineers
- AI developers
14 Hours
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Training Course - Booking
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) Training Course - Enquiry
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)
Related Courses
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional pembelajaran mesin tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik pembelajaran transfer mutakhir dan menerapkannya pada masalah dunia nyata yang kompleks.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami konsep dan metodologi lanjutan dalam pembelajaran transfer.
- Menerapkan teknik adaptasi spesifik domain untuk model yang telah dilatih sebelumnya.
- Terapkan pembelajaran berkelanjutan untuk mengelola tugas dan kumpulan data yang terus berkembang.
- Kuasai penyempurnaan multitugas untuk meningkatkan kinerja model di seluruh tugas.
Read more...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan model yang disetel dengan baik secara andal dan efisien.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami tantangan dalam menerapkan model yang disesuaikan ke dalam produksi.
- Kontainerisasi dan terapkan model menggunakan alat seperti Docker dan Kubernetes.
- Terapkan pemantauan dan pencatatan untuk model yang diterapkan.
- Optimalkan model untuk latensi dan skalabilitas dalam skenario dunia nyata.
Read more...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam menyesuaikan model AI untuk tugas keuangan penting.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk aplikasi keuangan.
- Memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas-tugas spesifik domain dalam keuangan.
- Terapkan teknik untuk deteksi penipuan, penilaian risiko, dan pembuatan saran keuangan.
- Pastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan seperti GDPR dan SOX.
- Terapkan keamanan data dan praktik AI yang etis dalam aplikasi keuangan.
Read more...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah hingga tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan model terlatih untuk tugas dan kumpulan data tertentu.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami prinsip fine-tuning dan penerapannya.
- Siapkan kumpulan data untuk menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya.
- Menyempurnakan model bahasa besar (LLM) untuk tugas NLP.
- Mengoptimalkan kinerja model dan mengatasi tantangan umum.
Read more...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah dan praktisi AI yang ingin menerapkan strategi penyempurnaan untuk model besar tanpa memerlukan sumber daya komputasi yang besar.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami prinsip Adaptasi Tingkat Rendah (LoRA).
- Terapkan LoRA untuk penyempurnaan model besar yang efisien.
- Mengoptimalkan penyempurnaan untuk lingkungan dengan keterbatasan sumber daya.
- Mengevaluasi dan menerapkan model yang disesuaikan LoRA untuk aplikasi praktis.
Read more...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai penyempurnaan model multimoda untuk solusi AI yang inovatif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami arsitektur model multimoda seperti CLIP dan Flamingo.
- Menyiapkan dan memproses terlebih dahulu kumpulan data multimoda secara efektif.
- Menyempurnakan model multimoda untuk tugas tertentu.
- Mengoptimalkan model untuk aplikasi dan kinerja dunia nyata.
Read more...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin meningkatkan proyek NLP mereka melalui penyempurnaan model bahasa yang telah dilatih sebelumnya secara efektif.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar penyempurnaan untuk tugas-tugas NLP.
- Menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya seperti GPT, BERT, dan T5 untuk aplikasi NLP tertentu.
- Optimalkan hiperparameter untuk meningkatkan kinerja model.
- Mengevaluasi dan menerapkan model yang disempurnakan pada skenario dunia nyata.
Read more...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk peneliti AI tingkat lanjut, insinyur pembelajaran mesin, dan pengembang yang ingin menyempurnakan model DeepSeek LLM untuk membuat aplikasi AI khusus yang disesuaikan dengan industri, domain, atau kebutuhan bisnis tertentu.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami arsitektur dan kemampuan model DeepSeek, termasuk DeepSeek-R1 dan DeepSeek-V3.
- Menyiapkan himpunan data dan melakukan praproses data untuk penyempurnaan.
- Sempurnakan DeepSeek LLM untuk aplikasi spesifik domain.
- Optimalkan dan terapkan model yang disesuaikan secara efisien.
Read more...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 HoursPelatihan berorientasi instruktur ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat menengah hingga lanjutan, pengembang AI, dan ilmuwan data yang ingin belajar cara menggunakan QLoRA untuk mengoptimalkan model besar secara efisien untuk tugas spesifik dan kustomisasi.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti teori di balik QLoRA dan teknik kuantifikasi untuk LLM (Large Language Models).
- Melaksanakan QLoRA dalam pengoptimalan model bahasa besar untuk aplikasi spesifik domain.
- Memaksimalkan performa pengoptimalan pada sumber daya komputasional terbatas menggunakan kuantifikasi.
- Mengimplementasikan dan mengevaluasi model yang dioptimalkan dalam aplikasi dunia nyata secara efisien.
Read more...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk praktisi ML tingkat menengah dan pengembang AI yang ingin memperhalus dan mendeploy model open-weight seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen untuk aplikasi bisnis atau internal tertentu.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti ekosistem dan perbedaan antara LLM sumber terbuka.
- Mempersiapkan dataset dan konfigurasi pemulusan untuk model seperti LLaMA, Mistral, dan Qwen.
- Mengeksekusi pipa pemulusan menggunakan Hugging Face Transformers dan PEFT.
- Menilai, menyimpan, dan mendeploy model yang telah dipermulus dalam lingkungan yang aman.
Read more...
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi insinyur NLP tingkat menengah dan tim pengelola pengetahuan yang ingin menyetel halus pipa RAG untuk meningkatkan kinerja dalam kasus penggunaan jawaban pertanyaan, pencarian perusahaan, dan ringkasan.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti arsitektur dan alir kerja sistem RAG.
- Menyetel halus komponen pengambil dan pembuat untuk data spesifik domain.
- Mengevaluasi kinerja RAG dan menerapkan peningkatan melalui teknik PEFT.
- Mengimplementasikan sistem RAG yang dioptimalkan untuk digunakan internal atau produksi.
Read more...
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 HoursInstruksi langsung ini dalam Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur pembelajaran mesin tingkat lanjut dan peneliti AI yang ingin menerapkan RLHF untuk menyetel model AI besar dengan kinerja, keselamatan, dan sinkronisasi yang lebih baik.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti dasar teoritis dari RLHF dan mengapa hal itu penting dalam pengembangan AI modern.
- Menerapkan model reward berdasarkan umpan balik manusia untuk memandu proses pembelajaran reforisasi.
- Menyetel model bahasa besar menggunakan teknik RLHF untuk menyinkronkan output dengan preferensi manusia.
- Menerapkan praktik terbaik untuk menskalakan alur kerja RLHF untuk sistem AI bergrade produksi.
Read more...
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin menguasai teknik untuk mengoptimalkan model besar guna melakukan penyempurnaan dengan biaya yang efektif dalam skenario dunia nyata.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami tantangan dalam menyempurnakan model besar.
- Terapkan teknik pelatihan terdistribusi ke model besar.
- Memanfaatkan kuantisasi dan pemangkasan model untuk efisiensi.
- Mengoptimalkan pemanfaatan perangkat keras untuk tugas-tugas penyempurnaan.
- Terapkan model yang disempurnakan secara efektif di lingkungan produksi.
Read more...
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 HoursPelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memanfaatkan kekuatan rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah untuk mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi di dunia nyata.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami prinsip rekayasa cepat dan pembelajaran beberapa langkah.
- Rancang perintah yang efektif untuk berbagai tugas NLP.
- Memanfaatkan teknik few-shot untuk mengadaptasi LLM dengan data minimal.
- Mengoptimalkan kinerja LLM untuk aplikasi praktis.
Read more...
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 HoursPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi ilmuwan data dan insinyur AI tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan penyetelan model bahasa besar dengan lebih efisien dan ekonomis menggunakan metode seperti LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning.
Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Mengerti teori di balik pendekatan penyetelan parameter-efisien.
- Menerapkan LoRA, Adapter Tuning, dan Prefix Tuning menggunakan Hugging Face PEFT.
- Membandingkan kinerja dan trade-off biaya metode PEFT dengan penyetelan penuh.
- Mengimplementasikan dan menyebarluaskan model bahasa yang telah disetel ulang dengan persyaratan komputasi dan penyimpanan yang lebih rendah.
Read more...
