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

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite