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 az Ollama-ban történő modell finomhangolásba
- Az AI modellek finomhangolásának szükségessége értelmezése.
- A specifikus alkalmazásokhoz való testreszabás kulcsfontosságú előnyei.
- Az Ollama finomhangolási képességeinek áttekintése.
A finomhangolási környezet beállítása
- Az Ollama konfigurálása az AI modell testreszabásához.
- Szükséges keretrendszerek (PyTorch, Hugging Face stb.) telepítése.
- A hardver optimalizálása GPU gyorsítással.
Az adatkészletek felkészítése a finomhangolásra
- Adatgyűjtés, tisztítás és előfeldolgozás.
- Címkézési és annotációs technikák.
- A legjobb gyakorlatok az adatkészletek felosztására (tanítás, ellenőrzés, tesztelés).
Az AI modellek finomhangolása az Ollama-ban
- A megfelelő előre tanított modellek kiválasztása a testreszabás szempontjából.
- Hiperparaméter beállítása és optimalizálási stratégiai.
- Finomhangolási munkafolyamatok a szöveggenerálás, kategórizálás stb. számára.
A modell teljesítményének értékelése és optimalizálása
- Mérőszámok a modell pontoságának és rendszerességének becslésére.
- Torzítás és túlilleszkedés problémák kezelése.
- Teljesítmény alapján történő benchmarking és iteráció.
Testreszabott AI modellek üzembe helyezése
- A finomhangolt modellek exportálása és integrálása.
- A modellek skálázása az üzemelő környezetekhez.
- Üzembe helyezés során történő megfelelőség és biztonság biztosítása.
Haladó technikák a modell testreszabásához
- Erősítő tanulás alkalmazása az AI modellek javítására.
- Területi illesztés technikák alkalmazása.
- A modell tömörítése a hatékonyság érdekében.
Jövőbeli tendenciák az AI modell testreszabásában
- Az új innovációk a finomhangolási metodológiák terén.
- A kevés erőforrással rendelkező AI modellek tanításának előrehaladása.
- Az nyílt forráskódú AI hatása az vállalati átvételre.
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- Mély tanulás és LLM-k terén erős alap.ismeretek
- Python programozással és AI keretrendszerekkel kapcsolatos tapasztalatok.
- Adatkészletek felkészítésével és modell tanításával kapcsolatos ismeretek.
Célcsoport
- AI kutatók, akik modell finomhangolással foglalkoznak.
- Adattudósok, akik az AI modelleket specifikus feladatokra optimalizálják.
- LLM fejlesztők, akik testreszabott nyelvi modelleket készítenek.
14 Órák
