Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction au modèle Fine-Tuning on Ollama
- Comprendre la nécessité d'affiner les modèles d'IA
- Principaux avantages de la personnalisation pour des applications spécifiques
- Vue d'ensemble des capacités de Ollama pour le réglage fin
Configuration de l'environnement Fine-Tuning
- Configurer Ollama pour la personnalisation des modèles d'IA
- Installation des frameworks requis (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimisation du matériel avec l'accélération GPU.
Préparation des ensembles de données pour Fine-Tuning
- Collecte, nettoyage et prétraitement des données
- Techniques d'étiquetage et d'annotation
- Meilleures pratiques pour la division des ensembles de données (formation, validation, test)
[Modèles d'IA sur Ollama
- Choisir les bons modèles pré-entraînés pour la personnalisation
- Réglage des hyperparamètres et stratégies d'optimisation
- Affiner les flux de travail pour la génération de texte, la classification, etc.
Évaluation et optimisation des performances des modèles
- Mesures d'évaluation de la précision et de la robustesse des modèles
- Résolution des problèmes de biais et de surajustement
- Analyse comparative des performances et itération
Déploiement de modèles d'IA personnalisés
- Exportation et intégration de modèles affinés
- Mise à l'échelle des modèles pour les environnements de production
- Garantir la conformité et la sécurité lors du déploiement
Techniques avancées de personnalisation des modèles
- Utilisation de l'apprentissage par renforcement pour améliorer les modèles d'IA
- Application de techniques d'adaptation au domaine
- Explorer la compression des modèles pour plus d'efficacité
Tendances futures en matière de personnalisation des modèles d'IA
- Innovations émergentes dans les méthodologies de réglage fin
- Progrès dans la formation de modèles d'IA à faibles ressources
- Impact de l'IA open-source sur l'adoption par les entreprises
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Forte compréhension de l'apprentissage profond et des LLM
- Expérience de la programmation Python et des frameworks d'IA
- Familiarité avec la préparation des ensembles de données et l'entraînement des modèles.
Audience
- Chercheurs en IA explorant la mise au point de modèles
- Scientifiques des données optimisant les modèles d'IA pour des tâches spécifiques
- Développeurs LLM construisant des modèles de langage personnalisés
14 Heures
