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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