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 la ajustarea fină a modelelor pe Ollama
- Înțelegerea nevoii de ajustare fină a modelelor de IA
- Principalele beneficii ale personalizării pentru aplicații specifice
- Prezentarea capacităților Ollama pentru ajustarea fină
Configurarea mediului de ajustare fină
- Configurarea Ollama pentru personalizarea modelelor de IA
- Instalarea cadrelor necesare (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Asigurarea optimizării hardware cu accelerare GPU
Pregătirea seturilor de date pentru ajustarea fină
- Colectarea, curățarea și preprocesarea datelor
- Tehnici de etichetare și anotare
- Cele mai bune practici pentru împărțirea seturilor de date (antrenament, validare, testare)
Ajustarea fină a modelelor de IA pe Ollama
- Alegeri modelului preantrenat potrivit pentru personalizare
- Tunare hiperparametri și strategii de optimizare
- Fluide de lucru pentru generarea textului, clasificarea și mai multe
Evaluarea și optimizarea performanței modelului
- Metrice pentru evaluarea acurateții și robustetei modelului
- Abordări pentru abordarea bias-ului și overfitting-ului
- Benchmarking performanța și iterații
Difuzarea modelelor personalizate de IA
- Exportarea și integrarea modelelor ajustate fin
- Scalarea modelelor pentru mediile de producție
- Asigurarea conformității și securității în difuzare
Tehnici avansate pentru personalizarea modelului
- Utilizarea învățării prin încurajare (reinforcement learning) pentru îmbunătățiri ale modelelor de IA
- Aplicarea tehnicilor de adaptare la domeniu
- Explorarea compresiei modelului pentru eficiență
Tendințe viitoare în personalizarea modelelor de IA
- Inovații emergente în metodologii de ajustare fină
- Avansări în antrenamentul modelelor de IA cu resurse limitate
- Impactul IA open-source asupra adoptării la nivel de enterprise
Rezumat și următorii pași
Cerințe
- O înțelegere solidă a învățării profunde și a LLMs
- Experiență cu programarea Python și cadre de IA
- Familiaritate cu pregătirea seturilor de date și antrenamentul modelului
Public Țintă
- Cercetători în IA care exploră modelarea ajustată fină
- Sticenți ai datelor care optimiză modelele de IA pentru sarcini specifice
- Dezvoltatori LLMs care construiesc modele de limbaj personalizate
14 ore