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 fine a modelelor AI
- Principalele beneficii ale personalizării pentru aplicații specifice
- Prezentare generală a capacităților Ollama pentru reglarea fină
Configurarea mediului Fine-Tuning
- Configurarea Ollama pentru personalizarea modelelor AI
- Instalarea cadrelor 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
- Cele mai bune practici pentru împărțirea seturilor de date (formare, validare, testare)
Fine-Tuning Modele AI pe Ollama
- Alegerea modelelor preantrenate potrivite pentru personalizare
- Reglarea hiperparametrilor și strategii de optimizare
- Reglarea fină a fluxurilor de lucru pentru generarea de text, clasificare și altele
Evaluarea și optimizarea performanței modelelor
- Metrici pentru evaluarea preciziei și robusteții modelului
- Abordarea problemelor legate de părtinire și supraadaptare
- Evaluarea comparativă a performanței și iterația
Implementarea modelelor AI personalizate
- Exportul și integrarea modelelor bine ajustate
- Scalarea modelelor pentru mediile de producție
- Asigurarea conformității și securității în implementare
Tehnici avansate pentru personalizarea modelelor
- Utilizarea învățării prin consolidare pentru îmbunătățirea modelelor AI
- Aplicarea tehnicilor de adaptare la domeniu
- Explorarea compresiei modelelor pentru eficiență
Tendințe viitoare în personalizarea modelelor AI
- Inovații emergente în metodologiile de reglaj fin
- Progrese în formarea modelelor AI cu resurse reduse
- Impactul AI open-source asupra adoptării de către întreprinderi
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a învățării profunde și a LLM-urilor
- Experiență cu programarea Python și cu cadrele de inteligență artificială
- Familiaritate cu pregătirea seturilor de date și formarea modelelor
Audiență
- Cercetători AI care explorează ajustarea fină a modelelor
- Oameni de știință din domeniul datelor care optimizează modelele AI pentru sarcini specifice
- Dezvoltatori LLM care construiesc modele lingvistice personalizate
14 ore
