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:

人數


每位參與者的報價

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