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.
Schița de curs
Introducere în Model Fine-Tuning pe Ollama
- Înțelegerea necesității ajustării modelelor AI
- Principalele beneficii ale personalizării pentru aplicații specifice
- Prezentare a capacităților Ollama pentru ajustare
Configurarea Mediuului Fine-Tuning
- Configurarea Ollama pentru personalizarea modelelor AI
- Instalarea cadrelor necesare (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Asigurarea optimizării hardware cu accelerare GPU
Prepararea Seturilor de Date pentru Fine-Tuning
- Colectarea, curățarea și preprocesarea datelor
- Tehnici de etichetare și anotații
- Cele mai bune practici pentru împărțirea seturilor de date (antrenament, validare, testare)
Modele AI Fine-Tuning pe Ollama
- Alegerea celor potrivite modele preantrenate pentru personalizare
- Tunarea iperparametrilor și strategii de optimizare
- Fluxuri de lucru pentru ajustarea fină a generării de text, clasificări și mai multe
Evaluarea și Optimizarea Performanței Modelelor
- Metrice pentru evaluarea preciziunii și robustității modelului
- Abordarea problemelor de îndoielă și pesteajustare
- Benchmarking performanței și iterarea
Implementarea Modelelor AI Personalizate
- Exportarea și integrarea modelelor ajustate fină
- Scalare a modelelor pentru medii de producție
- Asigurarea conformității și securității în implementare
Tehnici Avansate pentru Personalizarea Modelelor
- Utilizarea învățării prin recompense pentru îmbunătățiri ale modelelor AI
- Aplicarea tehnicilor de adaptare la domeniu
- Explorarea compresiei modelului pentru eficiență
Tendințe Viitoare în Personalizarea Modelelor AI
- Innovații emergente în metodologii de ajustare fină
- Progrese în antrenamentul modelelor AI cu resurse limitate
- Impactul IA open-source asupra adoptării enterprize
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Comprehensivă înțelegere a învățării profunde și a LLM-uri (Large Language Models)
- Experiență cu programarea Python și cadrele AI
- Familiaritate cu pregătirea seturilor de date și antrenamentul modelului
Public țintă
- Cercetători în domeniul AI care exploră refinarea modelelor
- Scientifici ai datelor care optimiză modelele AI pentru sarcini specifice
- Dezvoltatori de LLM-uri care construiesc modele de limbaj personalizate
14 ore