Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduktion till Modell Fine-Tuning på Ollama
- Förstå behovet av finjustering av AI-modeller
- Nyckelfördelar med anpassning för specifika applikationer
- Översikt över Ollamas möjligheter för finjustering
Konfigurera Fine-Tuning-miljön
- Konfigurera Ollama för anpassning av AI-modeller
- Installation av nödvändiga ramverk (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Säkerställa hårdvaruoptimering med GPU-acceleration
Förbereda dataset för Fine-Tuning
- Datainsamling, rengöring och förbehandling
- Märkning och annoteringstekniker
- Bästa praxis för delning av dataset (träning, validering, testning)
Fine-Tuning AI-modeller på Ollama
- Välja rätt förtränade modeller för anpassning
- Hyperparameterjustering och optimeringsstrategier
- Finjusteringsarbetsflöden för textgenerering, klassificering och mer
Utvärdera och optimera modellprestanda
- Mått för att bedöma modellens noggrannhet och robusthet
- Hantera bias och överanpassningsproblem
- Prestandajämförelse och iteration
Distribuera anpassade AI-modeller
- Exportera och integrera finjusterade modeller
- Skalning av modeller för produktionsmiljöer
- Säkerställa efterlevnad och säkerhet vid distribution
Avancerade tekniker för modellanpassning
- Använda förstärkningsinlärning för förbättring av AI-modeller
- Tillämpa domänanpassningstekniker
- Utforska modellkomprimering för effektivitet
Framtida trender inom AI-modellanpassning
- Framväxande innovationer inom finjusteringsmetodik
- Framsteg inom träning av AI-modeller med begränsade resurser
- Påverkan av öppen källkod på företagsanvändning av AI
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Stark förståelse för djupinlärning och LLM:er
- Erfarenhet av Python-programmering och AI-ramverk
- Kännedom om datamängdsförberedelse och modellträning
Målgrupp
- AI-forskare som utforskar modellfinjustering
- Dataforskare som optimerar AI-modeller för specifika uppgifter
- LLM-utvecklare som bygger anpassade språkmodeller
14 timmar
