Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Introduksjon til modellfeiljustering på Ollama
- Forstå behovet for feiljustering av AI-modeller
- Nøkkelfordeler ved tilpasning for spesifikke applikasjoner
- Oversikt over Ollamas kapasiteter for feiljustering
Setting Up the Feiljusteringsmiljø
- Konfigurere Ollama for AI-modelltilpasning
- Installere nødvendige rammeverk (PyTorch, Hugging Face etc.)
- Sikre hardvaroptimalisering med GPU-akselerasjon
Forberede datasett for feiljustering
- Datainnsamling, rensing og forbehandling
- Etiketterings- og annotasjonsteknikker
- Beste praksis for datasettdelelse (trening, validering, testing)
Feiljustering av AI-modeller på Ollama
- Velge de riktige forhåndsopplærte modellene for tilpasning
- Hyperparameterjustering og optimeringsstrategier
- Feiljusteringsarbeidsflyter for tekstgenerering, klassifisering og mer
Vurdere og optimalisere modellytelse
- Metrikker for å vurdere modellnøyaktighet og robusthet
- Behandle bias- og overfittingsproblemer
- Ytelsesbenchmarking og iterasjon
Distribuere tilpassede AI-modeller
- Eksportere og integrere feiljusterte modeller
- Skalere modeller for produksjonsmiljøer
- Sikre overholdelse av reguleringer og sikkerhet i distribusjon
Avanserte teknikker for modelltilpasning
- Bruke styrket læring for AI-modellforbedringer
- Anvende domeneadaptasjonsteknikker
- Utforske modellkomprimering for effektivitet
Framtidens trender i AI-modelltilpasning
- Ny oppstående innovasjoner i feiljusteringsmetodologier
- Utvikling av ressursbesparende AI-modelltrening
- Virkningen av open source AI på bedriftsomtakelse
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Sterk forståelse av dyp læring og LLMs
- Erfaring med Python-programmering og AI-rammeverk
- Kjennskap til datasettforberedelse og modelltrening
Målgruppe
- AI-forskere som utforsker modellfeiljustering
- Datafagfolk som optimaliserer AI-modeller for spesifikke oppgaver
- LLM-utviklere som bygger tilpassede språkmodeller
14 timer