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 модел Fine-Tuning на Ollama
- Разбиране на необходимостта от фина настройка на AI модели
- Основни предимства на персонализирането за конкретни приложения
- Преглед на възможностите на Ollama за фина настройка
Настройване на Fine-Tuning среда
- Конфигуриране Ollama за персонализиране на AI модел
- Инсталиране на необходимите рамки (PyTorch, Hugging Face и др.)
- Осигуряване на хардуерна оптимизация с GPU ускорение
Подготовка на набори от данни за Fine-Tuning
- Събиране на данни, почистване и предварителна обработка
- Техники за етикетиране и анотиране
- Най-добри практики за разделяне на набор от данни (обучение, валидиране, тестване)
Fine-Tuning AI модели на Ollama
- Избор на правилните предварително обучени модели за персонализиране
- Стратегии за настройка и оптимизация на хиперпараметри
- Работни потоци за фина настройка за генериране на текст, класификация и др
Оценяване и оптимизиране на производителността на модела
- Метрики за оценка на точността и устойчивостта на модела
- Справяне с проблемите с пристрастията и прекомерното оборудване
- Бенчмаркинг и итерация на производителността
Внедряване на персонализирани AI модели
- Експортиране и интегриране на фино настроени модели
- Модели за мащабиране за производствени среди
- Осигуряване на съответствие и сигурност при внедряването
Усъвършенствани техники за персонализиране на модела
- Използване на обучение за укрепване за подобрения на AI модели
- Прилагане на техники за адаптиране на домейна
- Проучване на компресията на модела за ефективност
Бъдещи тенденции в персонализирането на AI модели
- Нововъзникващи иновации в методологиите за фина настройка
- Напредък в обучението на AI модели с ниски ресурси
- Въздействие на изкуствения интелект с отворен код върху приемането в предприятието
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Силно разбиране на дълбокото обучение и LLM
- Опит с Python програмиране и AI frameworks
- Запознаване с подготовката на набор от данни и обучението по модели
Публика
- Изследователи на AI изследват фината настройка на модела
- Учени по данни, оптимизиращи AI модели за конкретни задачи
- LLM разработчици, изграждащи персонализирани езикови модели
14 Часа