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 Fine-Tuning-as modellbe a Ollama-on
- Az AI-modellek finomhangolásának szükségességének megértése
- Az egyes alkalmazásokhoz való testreszabás legfontosabb előnyei
- A Ollama finomhangolási képességeinek áttekintése
A Fine-Tuning környezet beállítása
- Ollama beállítása az AI modell testreszabásához
- Szükséges keretrendszerek telepítése (PyTorch, Hugging Face stb.)
- Hardveroptimalizálás biztosítása GPU gyorsítással
Adatkészletek előkészítése a Fine-Tuning számára
- Adatgyűjtés, tisztítás és előfeldolgozás
- Címkézési és annotációs technikák
- Az adatkészletek felosztásának legjobb gyakorlatai (képzés, érvényesítés, tesztelés)
Fine-Tuning AI modellek a Ollama oldalon
- A megfelelő előre betanított modellek kiválasztása a testreszabáshoz
- Hiperparaméter hangolási és optimalizálási stratégiák
- A munkafolyamatok finomhangolása szöveggeneráláshoz, osztályozáshoz és egyebekhez
A modell teljesítményének értékelése és optimalizálása
- Mérőszámok a modell pontosságának és robusztusságának értékeléséhez
- Az elfogultság és a túlillesztési problémák kezelése
- Teljesítmény-benchmarking és iteráció
Testreszabott AI-modellek telepítése
- Finomhangolt modellek exportálása és integrálása
- Méretezési modellek termelési környezetekhez
- A megfelelőség és a biztonság biztosítása a telepítés során
Speciális technikák a modell testreszabásához
- Megerősítő tanulás használata az AI-modell fejlesztéséhez
- Domain adaptációs technikák alkalmazása
- A modelltömörítés feltárása a hatékonyság érdekében
A mesterséges intelligencia modellek testreszabásának jövőbeli trendjei
- Feltörekvő innovációk a finomhangolási módszerek terén
- Előrelépések az alacsony erőforrás-igényű AI-modell képzésben
- A nyílt forráskódú AI hatása a vállalati alkalmazásra
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A mély tanulás és az LLM-ek erős megértése
- Python programozásban és AI keretrendszerekben szerzett tapasztalat
- Adatkészlet-készítés és modellképzés ismerete
Közönség
- AI-kutatók a modell finomhangolását vizsgálják
- Adattudósok, akik mesterséges intelligencia modelleket optimalizálnak meghatározott feladatokra
- Az LLM-fejlesztők testreszabott nyelvi modelleket készítenek
14 Órák
