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
Introduksjon til modell Fine-Tuning på Ollama
- Forstå behovet for finjustering av AI-modeller
- Viktige fordeler med tilpasning for spesifikke applikasjoner
- Oversikt over Ollama sine muligheter for finjustering
Sette opp Fine-Tuning-miljøet
- Konfigurerer Ollama for tilpasning av AI-modell
- Installere nødvendige rammeverk (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Sikrer maskinvareoptimalisering med GPU akselerasjon
Forbereder datasett for Fine-Tuning
- Datainnsamling, rengjøring og forbehandling
- Merke- og merknadsteknikker
- Beste praksis for datasettdeling (opplæring, validering, testing)
Fine-Tuning AI-modeller på Ollama
- Velge de riktige forhåndstrente modellene for tilpasning
- Hyperparameter tuning og optimaliseringsstrategier
- Finjustere arbeidsflyter for tekstgenerering, klassifisering og mer
Evaluering og optimalisering av modellytelse
- Beregninger for å vurdere modellens nøyaktighet og robusthet
- Ta tak i problemer med skjevheter og overtilpasning
- Ytelsesbenchmarking og iterasjon
Implementering av tilpassede AI-modeller
- Eksportere og integrere finjusterte modeller
- Skaleringsmodeller for produksjonsmiljøer
- Sikre samsvar og sikkerhet ved utplassering
Avanserte teknikker for modelltilpasning
- Bruk av forsterkende læring for forbedringer av AI-modeller
- Bruk av domenetilpasningsteknikker
- Utforsker modellkomprimering for effektivitet
Fremtidige trender innen tilpasning av AI-modeller
- Nye innovasjoner innen finjusteringsmetoder
- Fremskritt innen AI-modellopplæring med lite ressurser
- Innvirkning av åpen kildekode AI på bedriftsadopsjon
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Sterk forståelse for dyp læring og LLM
- Erfaring med Python programmering og AI-rammeverk
- Kjennskap til utarbeidelse av datasett og modelltrening
Publikum
- AI-forskere utforsker modellfinjustering
- Dataforskere optimaliserer AI-modeller for spesifikke oppgaver
- LLM-utviklere bygger tilpassede språkmodeller
14 timer
