Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Fine-Tuningul Modelelor pe Ollama
- Înțelegerea necesității de fine-tuning a modelelor de AI
- Beneficiile cheie ale personalizării pentru aplicații specifice
- Prezentarea generală a capabilităților Ollama pentru fine-tuning
Configurarea Mediului de Fine-Tuning
- Configurarea Ollama pentru personalizarea modelelor de AI
- Instalarea framework-urilor necesare (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Asigurarea optimizării hardware cu accelerare GPU
Pregătirea Seturilor de Date pentru Fine-Tuning
- Colectarea, curățarea și preprocesarea datelor
- Tehnici de etichetare și adnotare
- Practici recomandate pentru împărțirea seturilor de date (antrenament, validare, testare)
Fine-Tuningul Modelelor de AI pe Ollama
- Alegerea modelelor pre-antrenate potrivite pentru personalizare
- Strategii de ajustare a hiperparametrilor și optimizare
- Fluxuri de lucru pentru fine-tuning în generarea de text, clasificare și nu numai
Evaluarea și Optimizarea Performanței Modelului
- Metrici pentru evaluarea acurateței și robusteței modelului
- Abordarea problemelor de bias și overfitting
- Benchmarking de performanță și iterație
Implementarea Modelelor de AI Personalizate
- Exportarea și integrarea modelelor fine-tuned
- Scalarea modelelor pentru medii de producție
- Asigurarea conformității și securității în implementare
Tehnici Avansate de Personalizare a Modelelor
- Utilizarea învățării prin întărire pentru îmbunătățirea modelelor de AI
- Aplicarea tehnicilor de adaptare la domeniu
- Explorarea compresiei modelelor pentru eficiență
Tendințe Viitoare în Personalizarea Modelelor de AI
- Inovații emergente în metodologiile de fine-tuning
- Avansuri în antrenarea modelelor de AI cu resurse limitate
- Impactul AI open-source asupra adopției în întreprinderi
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere avansată a învățării profunde și a modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM)
- Experiență în programarea Python și în framework-uri de AI
- Familiaritate cu pregătirea seturilor de date și antrenarea modelelor
Audiență
- Cercetători în AI care explorează fine-tuningul modelelor
- Oameni de știință de date care optimizează modelele de AI pentru sarcini specifice
- Dezvoltatori LLM care construiesc modele de limbaj personalizate
14 Ore
