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
Innføring i Fine-Tuning på Ollama
- Forståelse av behovet for å finjustere AI-modeller
- Nøkkelfordeler ved tilpassing for spesifikke applikasjoner
- Oversikt over Ollama’s evner for finjustering
Oppsett av Fine-Tuning-miljø
- Konfigurering av Ollama for tilpassing av AI-modeller
- Installering av nødvendige rammeverk (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Sikring av hardvareoptimalisering med GPU-akselerasjon
Forberedelse av datasett for Fine-Tuning
- Innsamling, rensing og forbehandling av data
- Merking og anmerkningsteknikker
- Beste praksis for deling av datasett (trening, validering, testing)
Fine-Tuning AI-modeller på Ollama
- Valg av riktig forhåndstrente modeller for tilpassing
- Strategier for hyperparameter-justering og optimalisering
- Finjustering av arbeidsflyter for tekstgenerering, klassifisering, og mer
Vurdering og optimalisering av modellprestasjoner
- Metrikker for å vurdere modellens nøyaktighet og robusthet
- Tilrettelegging av bias- og overfitting-problemer
- Prestasjonsbenchmarking og iterasjon
Utplassering av tilpassede AI-modeller
- Eksport og integrering av finjusterte modeller
- Skalering av modeller for produksjonsmiljøer
- Sikring av overholdelse og sikkerhet ved utplassering
Avanserte teknikker for modelltilpassing
- Bruk av forsterkningslæring for forbedring av AI-modeller
- Påføring av domeneadaptasjonsteknikker
- Undersøkelse av modellkomprimering for effektivitet
Fremtidige trender i AI-modelltilpassing
- Oppstående innovasjoner innen finjustering av metodikk
- Fremskritt innen trening av lavressurs AI-modeller
- Innvirkning av åpen kildekode AI på virksomhetsadopsjon
Sammendrag og neste trinn
Krav
- Sterk forståelse av dyplæring og store språkmodeller
- Erfaring med Python-programmering og AI-rammeverk
- Kjennskap til datamengdeforberedelse og modelltrening
Målgruppe
- AI-forskere som utforsker modellfinjustering
- Datavitere som optimaliserer AI-modeller for spesifikke oppgaver
- LLM-utviklere som bygger tilpassede språkmodeller
14 timer