课程大纲

Ollama模型微调简介

  • 了解微调AI模型的必要性
  • 定制化对特定应用的关键优势
  • Ollama微调功能概述

设置微调环境

  • 配置Ollama以进行AI模型定制
  • 安装所需框架(如PyTorch、Hugging Face等)
  • 通过GPU加速确保硬件优化

准备微调数据集

  • 数据收集、清理和预处理
  • 标注和注释技术
  • 数据集拆分的最佳实践(训练、验证、测试)

在Ollama上微调AI模型

  • 选择适合定制的预训练模型
  • 超参数调优和优化策略
  • 文本生成、分类等的微调工作流程

评估和优化模型性能

  • 评估模型准确性和鲁棒性的指标
  • 解决偏差和过拟合问题
  • 性能基准测试和迭代

部署定制AI模型

  • 导出和集成微调模型
  • 为生产环境扩展模型
  • 确保部署的合规性和安全性

模型定制的高级技术

  • 使用强化学习改进AI模型
  • 应用领域适应技术
  • 探索模型压缩以提高效率

AI模型定制的未来趋势

  • 微调方法的新兴创新
  • 低资源AI模型训练的进展
  • 开源AI对企业采用的影响

总结与下一步

要求

  • 深入理解深度学习和LLMs。
  • 具备Python编程和AI框架的经验。
  • 熟悉数据集准备和模型训练。

受众

  • 探索模型微调的AI研究人员。
  • 为特定任务优化AI模型的数据科学家。
  • 构建定制语言模型的LLM开发者。
 14 小时

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