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課程簡介
Fine-Tuning 模型在 Ollama 上的介紹
- 了解微調 AI 模型的必要性
- 針對特定應用進行客製化的主要優勢
- Ollama 在微調方面的能力概覽
設置 Fine-Tuning 環境
- 配置 Ollama 以進行 AI 模型客製化
- 安裝所需的框架(PyTorch、Hugging Face 等)
- 使用 GPU 加速確保硬體優化
準備 Fine-Tuning 的數據集
- 數據收集、清理和預處理
- 標籤與註解技術
- 數據集分割的最佳實踐(訓練、驗證、測試)
在 Ollama 上使用 Fine-Tuning AI 模型
- 選擇合適的預訓練模型進行客製化
- 超參數調整與優化策略
- 文本生成、分類等任務的微調工作流程
評估與優化模型性能
- 評估模型準確性和魯棒性的指標
- 解決偏差與過擬合問題
- 性能基準測試與迭代
部署客製化 AI 模型
- 匯出與整合微調後的模型
- 為生產環境擴展模型
- 確保部署的合規性與安全性
模型客製化的進階技術
- 使用強化學習改進 AI 模型
- 應用領域適應技術
- 探索模型壓縮以提高效率
AI 模型客製化的未來趨勢
- 微調方法的新興創新
- 低資源 AI 模型訓練的進展
- 開源 AI 對企業採用的影響
總結與下一步
最低要求
- 深入理解深度學習和大型語言模型(LLMs)
- 具備Python程式設計和AI框架的經驗
- 熟悉數據集準備和模型訓練
目標受眾
- 探索模型微調的AI研究人員
- 為特定任務優化AI模型的數據科學家
- 構建定制化語言模型的LLM開發者
14 時間: