Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Fine-Tuning на Ollama Разбиране на необходимостта от подстройка на модели на изкуствен интелект Основни предимства на персонализирането за специфични приложения Обзор на възможностите на Ollama за подстройкаНастройка на средата за Fine-Tuning Конфигуриране на Ollama за персонализиране на модели на изкуствен интелект Инсталиране на необходимите платформи (Torch, Hugging Face и др.) Обезапасяване на оптимизация на оборудването с GPU ускорениеПодготовка на набор от данни за Fine-Tuning Събиране, очистване и предобработка на данни Техники за оцветяване и аннотиране Най-добрите практики за разделяне на набор от данни (обучение, валидация, тестване)Модели на изкуствен интелект Fine-Tuning на Ollama Избор на подходящи предобучени модели за персонализиране Стратегии за настройка и оптимизация на хиперпараметри Работни процеси за подстройка за генериране на текст, класификация и другиОценяване и оптимизация на производителността на моделите Метрики за оценяване на точността и устойчивостта на моделите Адресиране на проблеми със предразсъдъци и преобучаване Бенчмарк на производителността и итерацииРазвертане на персонализирани модели на изкуствен интелект Експортиране и интегриране на подстроени модели Мащабиране на модели за производствени среди Обезапасяване на съответствие и сигурност при развертанеПродвинути техники за персонализиране на модели Използване на усилено обучение за подобрения на модели на изкуствен интелект Прилагане на техники за адаптация на домейн Разследване на компресия на модели за ефективностБъдещи тенденции в персонализирането на модели на изкуствен интелект Нововъведения в методите за подстройка Настъпления в обучението на модели на изкуствен интелект с ограничени ресурси Влиянието на отворения код на изкуствен интелект върху приемането в предприятиятаРезюме и следващи стъпки
Изисквания
- Дълбоко разбиране на дълбокото обучение и големите езикови модели
- Опит с Python програмиране и AI рамки
- Закръгляне с подготовката на данни и обучение на модели
Целова публика
- Исследователи на AI, които изследват настройката на модели
- Специалисти по данни, оптимизиращи AI модели за специфични задачи
- Разработчици на големи езикови модели, създаващи персонализирани езикови модели
14 часа
