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Programa do Curso
Introdução ao modelo Fine-Tuning em Ollama
- Compreender a necessidade de afinar os modelos de IA
- Principais vantagens da personalização para aplicações específicas
- Visão geral dos recursos do Ollama para ajuste fino
Configuração do ambiente da Fine-Tuning
- Configurando o Ollama para personalização de modelos de IA
- Instalação dos frameworks necessários (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Assegurar a otimização do hardware com a aceleração GPU
Preparação de conjuntos de dados para Fine-Tuning
- Recolha, limpeza e pré-processamento de dados
- Técnicas de etiquetagem e anotação
- Melhores práticas para a divisão de conjuntos de dados (formação, validação, teste)
Modelos de IA Fine-Tuning em Ollama
- Escolher os modelos pré-treinados corretos para personalização
- Estratégias de afinação e otimização de hiperparâmetros
- Fluxos de trabalho de ajuste fino para geração de texto, classificação e muito mais
Avaliação e otimização do desempenho do modelo
- Métricas para avaliar a precisão e a robustez do modelo
- Abordagem de problemas de enviesamento e sobreajuste
- Avaliação comparativa e iteração do desempenho
Implementação de modelos de IA personalizados
- Exportação e integração de modelos ajustados
- Modelos de escala para ambientes de produção
- Garantir a conformidade e a segurança na implantação
Técnicas avançadas para personalização de modelos
- Utilizar a aprendizagem por reforço para melhorar os modelos de IA
- Aplicação de técnicas de adaptação de domínio
- Explorando a compressão de modelos para eficiência
Tendências futuras na personalização de modelos de IA
- Inovações emergentes em metodologias de ajuste fino
- Avanços na formação de modelos de IA com poucos recursos
- Impacto da IA de código aberto na adoção empresarial
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte conhecimento da aprendizagem profunda e dos LLM
- Experiência com programação Python e quadros de IA
- Familiaridade com a preparação de conjuntos de dados e treinamento de modelos
Público
- Investigadores de IA que exploram o ajuste fino do modelo
- Cientistas de dados otimizando modelos de IA para tarefas específicas
- Desenvolvedores de LLM criando modelos de linguagem personalizados
14 Horas
