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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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