Fine-tuning modeli językowych

Możliwość dofinansowania

Fine-tuning modeli językowych

Numer usługi 2026/03/23/10671/3429342

Sages Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością

1 660,50 PLN

brutto

1 350,00 PLN

netto

207,56 PLN

brutto/h

168,75 PLN

netto/h

157,50 PLN

cena rynkowa

Usługa szkoleniowa

zdalna w czasie rzeczywistym

08:00 h

01.06.2026 do 01.06.2026

0 zapisanych uczestników

Obserwuj

Zapisz się

Pobierz kartę usługi w PDF

Informacje podstawowe

Kategoria

Informatyka i telekomunikacja / Programowanie
Identyfikatory projektów

Zachodniopomorskie Bony Szkoleniowe, Małopolski Pociąg do kariery, Kierunek - Rozwój, Akademia HR
Grupa docelowa usługi
- Programistów i inżynierów danych z doświadczeniem w pracy z dużymi modelami językowymi oraz znajomością Pythona
- Specjalistów AI realizujących projekty związane z przetwarzaniem języka naturalnego i automatyzacją tekstu
Minimalna liczba uczestników

4
Maksymalna liczba uczestników

8
Data zakończenia rekrutacji

29-05-2026
Forma prowadzenia usługi

zdalna w czasie rzeczywistym
Liczba godzin usługi

8
Podstawa uzyskania wpisu do BUR

Certyfikat systemu zarządzania jakością wg. ISO 9001:2015 (PN-EN ISO 9001:2015) - w zakresie usług szkoleniowych

Cel

Cel edukacyjny

Szkolenie przygotowuje do samodzielnego dostrajania modeli językowych na bazie istniejących architektur, z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi i bibliotek

Szkolenie uczy przygotowywania i przetwarzania danych treningowych do fine-tuningu modeli językowych oraz oceny jakości wytrenowanych modeli

Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji

Efekty uczenia się, kryteria weryfikacji i metody walidacji.
Efekty uczenia się	Kryteria weryfikacji	Metoda walidacji
Uczestnik konfiguruje i uruchamia proces fine-tuningu modeli językowych Uczestnik przygotowuje i przetwarza dane treningowe do dostrajania modeli Uczestnik analizuje i porównuje metody fine-tuningu, LoRA oraz QLoRA	Uczestnik obsługuje narzędzia do trenowania modeli open-source i komercyjnych Uczestnik ocenia jakość modeli z wykorzystaniem odpowiednich metryk Uczestnik wdraża wytrenowane modele do środowiska produkcyjnego	Obserwacja w warunkach rzeczywistych
		Test teoretyczny

Kwalifikacje

Kompetencje

Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.

Warunki uznania kompetencji

Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?

TAK

Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?

TAK

Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?

TAK

Program

Szkolenie będzie prowadzone zdalnie, w czasie rzeczywistym, na żywo, z trenerem, możliwością zadawania pytań.

Każdego dnia zajęcia w godz. 9:00-17:00, z przerwą na lunch około godz. 13:00. Przerwa na lunch jest wliczona w czas usługi rozwojowej. Usługa prowadzona w godzinach zegarowych.

Zajęcia prowadzone są w dwóch blokach: zajęcia teoretyczne, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu oraz zajęcia praktyczne, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu

Wprowadzenie
Omówienie sposobów dotrenowywania modeli językowych
Fine-tuning modeli językowych open-source
Fine-tuning modeli OpenAI
Ocena jakości otrzymanego modelu
Walidacja - testy, ankiety - ćwiczenia, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu

Harmonogram

Liczba pozycji harmonogramu: 5

Harmonogram
Przedmiot / temat	Prowadzący	Data realizacji zajęć	Godzina rozpoczęcia	Godzina zakończenia	Liczba godzin
Przedmiot / temat 1 z 5 Wprowadzenie Omówienie sposobów dotrenowywania modeli językowych	Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI	Data realizacji zajęć 01-06-2026	Godzina rozpoczęcia 09:00	Godzina zakończenia 11:00	Liczba godzin 02:00
Przedmiot / temat 2 z 5 Fine-tuning modeli językowych open-source	Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI	Data realizacji zajęć 01-06-2026	Godzina rozpoczęcia 11:00	Godzina zakończenia 13:00	Liczba godzin 02:00
Przedmiot / temat 3 z 5 Przerwa na lunch wliczona w czas trwania usługi rozwojowej	Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI	Data realizacji zajęć 01-06-2026	Godzina rozpoczęcia 13:00	Godzina zakończenia 13:15	Liczba godzin 00:15
Przedmiot / temat 4 z 5 Fine-tuning modeli OpenAI Ocena jakości otrzymanego modelu	Prowadzący MARCIN WIERZBIŃSKI	Data realizacji zajęć 01-06-2026	Godzina rozpoczęcia 13:15	Godzina zakończenia 17:00	Liczba godzin 03:45
Przedmiot / temat 5 z 5 Walidacja - testy, ankiety - ćwiczenia, rozmowa na żywo, chat, współdzielenie ekranu	Prowadzący -	Data realizacji zajęć 01-06-2026	Godzina rozpoczęcia 16:30	Godzina zakończenia 17:00	Liczba godzin 00:30

Cena

Jeżeli korzystasz z dofinansowania w wysokości co najmniej 70% przysługuje Tobie zwolnienie z podatku VAT

Cennik

Cennik
Rodzaj ceny	Cena
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto	Cena 1 660,50 PLN
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto	Cena 1 350,00 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto	Cena 207,56 PLN
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto	Cena 168,75 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 1

1 z 1

MARCIN WIERZBIŃSKI

Analityk danych i badacz sztucznej inteligencji z doświadczeniem akademickim i komercyjnym. Na co dzień wykłada na Uniwersytecie Warszawskim, a swoje kompetencje rozwijał również w międzynarodowych instytucjach badawczych, takich jak Instytut Maxa Plancka w Berlinie. Specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analizie danych na dużą skalę oraz bioinformatyce – w szczególności w przetwarzaniu i analizie danych genetycznych. Prowadzi praktyczne kursy z zakresu analizy danych i deep learningu, kładąc nacisk na zrozumienie algorytmów, interpretację wyników oraz umiejętność zastosowania modeli w rzeczywistych projektach. Jest autorem publikacji naukowych i popularnonaukowych, a także współpracownikiem instytucji badawczych i firm z obszaru nowych technologii, takich jak deepsense.ai czy Sano Centre for Computational Medicine. Łączy doświadczenie akademickie z praktyką – przekłada skomplikowane zagadnienia AI i data science na przystępny język i konkretne zastosowania, co sprawia, że jego szkolenia są cenione zarówno przez osoby techniczne, jak i specjalistów biznesowych.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

część teoretyczna szkolenia, slajdy - zostanie przekazana uczestnikom na szkoleniu w formie pdf.

uczestnik otrzyma certyfikat uczestnictwa z opisem nabytych umiejętności - prowadzone będą listy obecności, frekwencja minimum 80% wymagana do zaliczenia szkolenia

Warunki uczestnictwa

Znajomość Pythona i umiejętność korzystania z Dużych Modeli Językowych
Dostęp do API OpenAI
Dostęp do środowiska Google Colab z GPU (wersja Pro)
Dostęp do repozytorium HuggingFace

Informacje dodatkowe

Szkolenie będzie prowadzone zdalnie, w czasie rzeczywistym, na żywo, z trenerem, możliwością zadawania pytań.

Szkolenie składa się z wykładu teoretycznego oraz z warsztatów i samodzielnej pracy.

Podczas szkolenia uczestnicy mają dostęp do czatu z trenerem, współdzielą ekran podczas części warsztatowej, żeby zaprezentować postęp swojej pracy.

Walidacja będzie bazowała na ocenie efektów samodzielnej pracy uczestników, będzie sprawdzała nabytą wiedzę teoretyczną i umiejętność jej zastosowania w praktyce.

Warunki techniczne

szkolenie na platformie zoom, wymagane:

stabilne połączenie internetowe (zalecane min. 10Mbit/s download i 1Mbit/s upload)

przeglądarka internetowa Chrome

zainstalowana aplikacja Zoom App

dobrej jakości słuchawki oraz mikrofon (opcjonalnie) kamera internetowa

link do szkolenia zostanie przesłany uczestnikom przed szkoleniem i będzie aktywny do końca szkolenia.

Kontakt

Agata Tuliszka-Kamińska

E-mail

a.kaminska@sages.com.pl

Telefon

(+48) 530 612 226

Fine-tuning modeli językowych