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Plan du cours
Introduction à l'Affinage des Modèles sur Ollama
- Comprendre la nécessité d'affiner les modèles d'IA
- Principaux avantages de la personnalisation pour des applications spécifiques
- Aperçu des capacités d'Ollama pour l'affinage
Configuration de l'Environnement d'Affinage
- Configuration d'Ollama pour la personnalisation des modèles d'IA
- Installation des frameworks requis (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimisation matérielle avec l'accélération GPU
Préparation des Jeux de Données pour l'Affinage
- Collecte, nettoyage et prétraitement des données
- Techniques d'étiquetage et d'annotation
- Meilleures pratiques pour la division des jeux de données (entraînement, validation, test)
Affinage des Modèles d'IA sur Ollama
- Choix des modèles pré-entraînés pour la personnalisation
- Ajustement et optimisation des hyperparamètres
- Workflows d'affinage pour la génération de texte, la classification, etc.
Évaluation et Optimisation des Performances du Modèle
- Métriques pour évaluer la précision et la robustesse du modèle
- Gestion des biais et des problèmes de surapprentissage
- Benchmarking des performances et itération
Déploiement des Modèles d'IA Personnalisés
- Exportation et intégration des modèles affinés
- Échelle des modèles pour les environnements de production
- Assurer la conformité et la sécurité lors du déploiement
Techniques Avancées pour la Personnalisation des Modèles
- Utilisation de l'apprentissage par renforcement pour améliorer les modèles d'IA
- Application des techniques d'adaptation de domaine
- Exploration de la compression des modèles pour l'efficacité
Tendances Futures en Personnalisation des Modèles d'IA
- Innovations émergentes dans les méthodologies d'affinage
- Avancées dans l'entraînement de modèles d'IA à faibles ressources
- Impact de l'IA open-source sur l'adoption en entreprise
Résumé et Prochaines Étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie de l'apprentissage profond et des LLMs
- Expérience en programmation Python et avec les frameworks d'IA
- Familiarité avec la préparation de jeux de données et l'entraînement des modèles
Public Cible
- Chercheurs en IA explorant l'affinage des modèles
- Scientifiques des données optimisant les modèles d'IA pour des tâches spécifiques
- Développeurs de LLMs construisant des modèles linguistiques personnalisés
14 Heures