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Plan du cours

Introduction à l'ajustement fin des modèles sur Ollama

  • Compréhension de la nécessité d'ajuster finement les modèles d'IA
  • Avantages clés de la personnalisation pour des applications spécifiques
  • Aperçu des capacités d'Ollama pour l'ajustement fin

Configuration de l'environnement d'ajustement fin

  • Configuration d'Ollama pour la personnalisation des modèles d'IA
  • Installation des cadres de travail requis (PyTorch, Hugging Face, etc.)
  • Optimisation du matériel avec l'accélération GPU

Préparation des ensembles de données pour l'ajustement fin

  • Collecte, nettoyage et prétraitement des données
  • Techniques d'étiquetage et d'annotation
  • Meilleures pratiques pour le fractionnement des ensembles de données (entraînement, validation, test)

Ajustement fin des modèles d'IA sur Ollama

  • Choix des modèles pré-entraînés appropriés pour la personnalisation
  • Réglage et optimisation des hyperparamètres
  • Flux de travail d'ajustement fin pour la génération de texte, la classification et plus encore

Évaluation et optimisation des performances des modèles

  • Métriques pour évaluer la précision et la robustesse des modèles
  • Traitement des problèmes de biais et de surajustement
  • Étalonnage des performances et itération

Déploiement de modèles d'IA personnalisés

  • Exportation et intégration des modèles ajustés finement
  • Mise à l'échelle des modèles pour les environnements de production
  • Assurance de la conformité et de 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 de domaine
  • Exploration de la compression de modèles pour l'efficacité

Tendances futures dans la personnalisation des modèles d'IA

  • Innovations émergentes dans les méthodologies d'ajustement fin
  • Avancées dans l'entraînement de modèles d'IA à ressources limitées
  • Impact de l'IA open-source sur l'adoption en entreprise

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide compréhension de l'apprentissage profond et des LMM
  • Expérience en programmation Python et avec les cadres de travail d'IA
  • Familiarité avec la préparation d'ensembles de données et l'entraînement des modèles

Audience cible

  • Chercheurs en IA explorant l'ajustement fin des modèles
  • Scientifiques des données optimisant les modèles d'IA pour des tâches spécifiques
  • Développeurs de LMM construisant des modèles linguistiques personnalisés
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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