Plan Szkolenia

Wprowadzenie do modelu Fine-Tuning na Ollama

  • Zrozumienie potrzeby dostrajania modeli AI
  • Kluczowe korzyści z dostosowania do określonych zastosowań
  • Przegląd możliwości Ollama w zakresie dostrajania modeli

Konfiguracja środowiska dla modelu Fine-Tuning

  • Konfiguracja Ollama do dostrajania modeli AI
  • Instalacja wymaganych frameworków (PyTorch, Hugging Face itp.)
  • Optymalizacja sprzętu z przyspieszeniem GPU

Przygotowanie zbiorów danych dla modelu Fine-Tuning

  • Zbieranie, oczyszczanie i przygotowanie danych
  • Techniki etykietowania i anotowania
  • Najlepsze praktyki w zakresie podziału zbiorów danych (uczenie, walidacja, testowanie)

Modele AI Fine-Tuning na Ollama

  • Wybór odpowiednich modeli pre-trainowanych do dostosowania
  • Strategie dostrajania hiperparametrów i optymalizacji
  • Przepływy dostrajania dla generowania tekstu, klasyfikacji i więcej

Ocenianie i optymalizowanie wydajności modelu

  • Metryki do oceny dokładności i odporności modelu
  • Rozwiązywanie problemów z zafałszowaniem i przeuczaniem
  • Benchmarkowanie wydajności i iteracja

Wdrażanie dostosowanych modeli AI

  • Eksportowanie i integrowanie dostrajanych modeli
  • Skalowanie modeli w środowiskach produkcyjnych
  • Zapewnienie zgodności i bezpieczeństwa podczas wdrażania

Zaawansowane techniki dostrajania modeli

  • Używanie uczenia wzmacnianego do poprawy modeli AI
  • Zastosowanie technik adaptacji domeny
  • Badawcze kompresji modeli dla efektywności

Przyszłe trendy w dostrajaniu modeli AI

  • Nowe innowacje w metodologiach dostrajania
  • Postępy w trenowaniu modeli AI o niskich zasobach
  • Wpływ open-source AI na przyjęcie w przedsiębiorstwach

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Silne zrozumienie uczenia głębokiego i duzych modeli językowych
  • Doświadczenie z programowaniem Python i frameworkami AI
  • Znajomość przygotowywania zbiorów danych i trenowania modeli

Adresaci

  • Badacze AI badający dostrajanie modeli
  • Naukowcy danych optymalizujący modele AI dla określonych zadań
  • Deweloperzy duzych modeli językowych budujący spersonalizowane modele językowe
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie