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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории