Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie tot Model Fine-Tuning op Ollama
- Het begrijpen van de noodzaak van fine-tuning van AI-modellen
- Belangrijke voordelen van maatwerk voor specifieke toepassingen
- Overzicht van de mogelijkheden van Ollama voor fine-tuning
Opzetten van de Fine-Tuning Omgeving
- Configureren van Ollama voor AI-modelaanpassing
- Installeren van benodigde frameworks (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Zorgen voor hardware-optimalisatie met GPU versnelling
Voorbereiden van Datasets voor Fine-Tuning
- Gegevensverzameling, -opschoning en -voorbewerking
- Labeling en annotatietechnieken
- Beste praktijken voor datasetverdeling (training, validatie, testen)
Fine-Tuning AI-modellen op Ollama
- Het kiezen van de juiste vooraf getrainde modellen voor aanpassing
- Hyperparameterafstemming en optimalisatiestrategieën
- Fine-tuning workflows voor tekstgeneratie, classificatie en meer
Evalueren en Optimaliseren van Modelprestaties
- Metrieken voor het beoordelen van modelnauwkeurigheid en robuustheid
- Aanpakken van bias en overfittingproblemen
- Prestatiebenchmarking en iteratie
Implementeren van Aangepaste AI-modellen
- Exporteren en integreren van fijn afgestemde modellen
- Schalen van modellen voor productieomgevingen
- Zorgen voor naleving en beveiliging bij implementatie
Geavanceerde Technieken voor Modelaanpassing
- Gebruik van reinforcement learning voor AI-modelverbeteringen
- Toepassen van domeinaanpassingstechnieken
- Verkennen van modelcompressie voor efficiëntie
Toekomstige Trends in AI-modelaanpassing
- Opkomende innovaties in fine-tuningmethodologieën
- Vooruitgang in training van AI-modellen met beperkte bronnen
- Impact van open-source AI op bedrijfsadoptie
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Sterk begrip van deep learning en LLMs
- Ervaring met Python programmeren en AI-frameworks
- Vertrouwdheid met datasetvoorbereiding en modeltraining
Doelgroep
- AI-onderzoekers die model fine-tuning verkennen
- Datawetenschappers die AI-modellen optimaliseren voor specifieke taken
- LLM-ontwikkelaars die aangepaste taalmodellen bouwen
14 Uren
