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

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite