Đề cương khóa học

Giới thiệu về Mô hình Fine-Tuning trên Ollama

  • Hiểu được nhu cầu tinh chỉnh các mô hình AI
  • Lợi ích chính của việc tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể
  • Tổng quan về khả năng tinh chỉnh của Ollama

Thiết lập môi trường Fine-Tuning

  • Cấu hình Ollama để tùy chỉnh mô hình AI
  • Cài đặt các khung cần thiết (PyTorch, Hugging Face, v.v.)
  • Đảm bảo tối ưu hóa phần cứng với khả năng tăng tốc GPU

Chuẩn bị bộ dữ liệu cho Fine-Tuning

  • Thu thập, làm sạch và xử lý trước dữ liệu
  • Kỹ thuật dán nhãn và chú thích
  • Thực hành tốt nhất để phân chia tập dữ liệu (đào tạo, xác thực, thử nghiệm)

Fine-Tuning Mô hình AI trên Ollama

  • Chọn đúng các mô hình được đào tạo trước để tùy chỉnh
  • Chiến lược điều chỉnh và tối ưu hóa siêu tham số
  • Tinh chỉnh quy trình làm việc để tạo văn bản, phân loại và nhiều hơn nữa

Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình

  • Các số liệu để đánh giá độ chính xác và độ bền của mô hình
  • Giải quyết các vấn đề về thiên vị và quá phù hợp
  • Đánh giá hiệu suất và lặp lại

Triển khai các mô hình AI tùy chỉnh

  • Xuất và tích hợp các mô hình được tinh chỉnh
  • Mô hình mở rộng cho môi trường sản xuất
  • Đảm bảo tuân thủ và bảo mật trong triển khai

Kỹ thuật tiên tiến để tùy chỉnh mô hình

  • Sử dụng học tăng cường để cải thiện mô hình AI
  • Áp dụng các kỹ thuật thích ứng miền
  • Khám phá mô hình nén để đạt hiệu quả

Xu hướng tương lai trong tùy chỉnh mô hình AI

  • Những đổi mới mới nổi trong phương pháp tinh chỉnh
  • Những tiến bộ trong đào tạo mô hình AI tài nguyên thấp
  • Tác động của AI nguồn mở đến việc áp dụng của doanh nghiệp

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết sâu sắc về học sâu và LLM
  • Kinh nghiệm với Python lập trình và khuôn khổ AI
  • Quen thuộc với việc chuẩn bị tập dữ liệu và đào tạo mô hình

Khán giả

  • Các nhà nghiên cứu AI đang khám phá việc tinh chỉnh mô hình
  • Các nhà khoa học dữ liệu tối ưu hóa các mô hình AI cho các nhiệm vụ cụ thể
  • Các nhà phát triển LLM xây dựng các mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories