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:

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