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課程簡介
Ollama模型微調簡介
- 瞭解微調AI模型的必要性
- 定製化對特定應用的關鍵優勢
- Ollama微調功能概述
設置微調環境
- 配置Ollama以進行AI模型定製
- 安裝所需框架(如PyTorch、Hugging Face等)
- 通過GPU加速確保硬件優化
準備微調數據集
- 數據收集、清理和預處理
- 標註和註釋技術
- 數據集拆分的最佳實踐(訓練、驗證、測試)
在Ollama上微調AI模型
- 選擇適合定製的預訓練模型
- 超參數調優和優化策略
- 文本生成、分類等的微調工作流程
評估和優化模型性能
- 評估模型準確性和魯棒性的指標
- 解決偏差和過擬合問題
- 性能基準測試和迭代
部署定製AI模型
- 導出和集成微調模型
- 爲生產環境擴展模型
- 確保部署的合規性和安全性
模型定製的高級技術
- 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模型定製的未來趨勢
- 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LLMs。
- 具備Python編程和AI框架的經驗。
- 熟悉數據集準備和模型訓練。
受衆
- 探索模型微調的AI研究人員。
- 爲特定任務優化AI模型的數據科學家。
- 構建定製語言模型的LLM開發者。
14 時間: