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Plan du cours
Introduction aux modèles Fine-Tuning sur Ollama
- Comprendre la nécessité de l'ajustement fin des modèles IA
- Avantages clés de la personnalisation pour des applications spécifiques
- Aperçu des capacités de Ollama en matière d’ajustement fin
Configuration de l'environnement Fine-Tuning
- Configurer Ollama pour la personnalisation des modèles IA
- Installation des frameworks nécessaires (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Optimiser le matériel avec l'accélération GPU
Préparation des jeux de données pour Fine-Tuning
- Collecte, nettoyage et prétraitement des données
- Techniques d'étiquetage et d'annotation
- Meilleures pratiques pour le fractionnement du jeu de données (formation, validation, test)
Modèles IA Fine-Tuning sur Ollama
- Choix des modèles pré-entraînés pour la personnalisation
- Ajustement et stratégies d'optimisation des hyperparamètres
- Flux de travail pour l’ajustement fin (génération de texte, classification, etc.)
Évaluation et optimisation des performances du modèle
- Métriques pour évaluer la précision et la robustesse du modèle
- Gestion des problèmes de biais et d'overfitting
- Benchmarking de performance et itération
Déploiement des modèles IA personnalisés
- Exportation et intégration des modèles ajustés finement
- 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 IA
- Application des techniques d'adaptation de domaine
- Exploration de la compression des modèles pour une efficacité accrue
Tendances futures dans la personnalisation des modèles IA
- Innovations émergentes dans les méthodologies d'ajustement fin
- Progrès dans l'apprentissage des modèles IA avec faibles ressources
- Impact de l’IA open-source sur la mise en œuvre par les entreprises
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension solide des réseaux de neurones profonds et des LLM (Large Language Models)
- Expérience en programmation Python et frameworks d'IA
- Familiarité avec la préparation des jeux de données et l'entraînement des modèles
Public cible
- Chercheurs en IA explorant le fine-tuning des modèles
- Scientifiques des données optimisant les modèles d'IA pour des tâches spécifiques
- Développeurs de LLM construisant des modèles de langage personnalisés
14 Heures
