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課程簡介

Ollama模型微調入門

  • 理解微調AI模型的必要性。
  • 針對特定應用進行客製化的主要優勢。
  • 概述Ollama在微調方面的功能。

設定微調環境

  • 配置Ollama以支援AI模型自訂。
  • 安裝必要的框架(如PyTorch、Hugging Face等)。
  • 透過GPU加速確保硬體優化。

為微調準備資料集

  • 資料收集、清理與預處理。
  • 標籤與標註技術。
  • 資料集分割(訓練、驗證、測試)的最佳實踐。

在Ollama上微調AI模型

  • 選擇適合自訂的預訓練模型。
  • 超參數調整與優化策略。
  • 用於文本生成、分類等任務的微調工作流程。

評估與優化模型效能

  • 評估模型準確性與穩定性的指標。
  • 解決偏差與過度擬合問題。
  • 效能基準測試與迭代改進。

部署自訂AI模型

  • 匯出並整合經微調的模型。
  • 為生產環境擴展模型。
  • 確保部署過程中的合規性與安全性。

模型客製化的進階技術

  • 利用強化學習改進AI模型。
  • 應用領域適應技術。
  • 探索模型壓縮以獲得更高效率。

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。
  • 開放原始碼AI對企業採用的影響。

總結與下一步

最低要求

  • 對深度學習和大型語言模型(LLM)有深入理解。
  • 具備Python編程及AI框架的使用經驗。
  • 熟悉資料集準備與模型訓練流程。

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。
  • 建構自訂語言模型的LLM開發者。
 14 小時

課程分類