Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a modellfinomhangolásba az Ollamán
- Az AI-modellek finomhangolásának szükségessége
- A testreszabás fő előnyei specifikus alkalmazásokhoz
- Az Ollama képességeinek áttekintése a finomhangolás terén
A finomhangolási környezet beállítása
- Az Ollama konfigurálása AI-modell testreszabáshoz
- Szükséges keretrendszerek telepítése (PyTorch, Hugging Face stb.)
- Hardveroptimalizálás GPU-gyorsítással
Adatkészletek előkészítése a finomhangoláshoz
- Adatgyűjtés, tisztítás és előfeldolgozás
- Címkézés és annotálási technikák
- Ajánlott eljárások az adatkészlet felosztásához (tanítás, validáció, tesztelés)
AI-modellek finomhangolása az Ollamán
- Megfelelő előre betanított modellek kiválasztása a testreszabáshoz
- Hiperparaméterek hangolása és optimalizálási stratégiák
- Finomhangolási munkafolyamatok szöveggeneráláshoz, osztályozáshoz és egyebekhez
Modellteljesítmény értékelése és optimalizálása
- Metrikák a modell pontosságának és robusztusságának értékeléséhez
- Elfogultság és túlilleszkedés kezelése
- Teljesítmény-összehasonlítás és iteráció
Testreszabott AI-modellek üzembe helyezése
- Finomhangolt modellek exportálása és integrálása
- Modellek skálázása termelési környezetekhez
- Megfelelőség és biztonság biztosítása az üzembe helyezés során
Speciális technikák a modelltestreszabáshoz
- Megerősítő tanulás alkalmazása AI-modellek javításához
- Tartományadaptációs technikák alkalmazása
- Modelltömörítés vizsgálata a hatékonyság érdekében
Jövőbeli trendek az AI-modelltestreszabásban
- Újító finomhangolási módszerek
- Fejlesztések a kis erőforrású AI-modellképzésben
- A nyílt forráskódú AI hatása a vállalati bevezetésre
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Mélyreható ismeretek a mélytanulásról és a nagy nyelvi modellekről (LLM)
- Tapasztalat Python programozásban és AI keretrendszerekben
- Ismeretek az adatkészlet-előkészítésről és modellképzésről
Közönség
- AI-kutatók, akik a modellfinomhangolást vizsgálják
- Adattudósok, akik AI-modelleket optimalizálnak specifikus feladatokhoz
- LLM-fejlesztők, akik testreszabott nyelvi modelleket építenek
14 Órák