Cursusaanbod

Inleiding tot model fijnafstellen op Ollama

  • Begrijpen van het belang van het fijnafstellen van AI-modellen
  • De voordelen van aanpassing voor specifieke toepassingen
  • Overzicht van de mogelijkheden van Ollama voor fijnafstellen

Instellen van de fijnafstemming omgeving

  • Configureren van Ollama voor AI-modelaanpassing
  • Installeren van vereiste frameworks (PyTorch, Hugging Face, etc.)
  • Zorgen voor hardwareoptimalisatie met GPU-versnelling

Datasets voorbereiden voor fijnafstellen

  • Data-inzameling, -schoonmaken en -voorverwerken
  • Technieken voor labeling en annotatie
  • Best practices voor dataset splitsing (training, validatie, testen)

Fijnafstellen van AI-modellen op Ollama

  • Kiezen van de juiste voorgetrainde modellen voor aanpassing
  • Hyperparameter-tuning en optimalisatiestrategieën
  • Fijnafstelworkflows voor tekstgeneratie, classificatie, etc.

Evalueren en optimaliseren van modelprestaties

  • Metrieken voor het beoordelen van modellenauwkeurigheid en robuustheid
  • Aangaan van bias- en overfittingproblemen
  • Prestatiebenchmarking en iteratie

Implementeren van aangepaste AI-modellen

  • Exporteren en integreren van fijnafgestelde modellen
  • Schalen van modellen voor productieomgevingen
  • Zorgen voor naleving en veiligheid bij implementatie

Geavanceerde technieken voor modelaanpassing

  • Gebruik van reinforcement learning voor AI-modelverbeteringen
  • Toepassen van domeinadaptatietechnieken
  • Verkennen van modelcompressie voor efficiëntie

Toekomstige trends in AI-modelaanpassing

  • Opkomende innovaties in fijnafstemmingstechnieken
  • Vorderingen in laag-gebruik AI-modellentraining
  • Impact van open-source AI op bedrijfsadoptie

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Sterke kennis van diep leren en LLMs
  • Ervaring met Python-programmeren en AI-frameworks
  • Vertrouwdheid met datasetvoorbereiding en modeltraining

Doelgroep

  • AI-onderzoekers die model fijnafstelling verkennen
  • Data wetenschappers die AI-modellen optimaliseren voor specifieke taken
  • LLM-ontwikkelaars die aangepaste taalmodellen bouwen
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën