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课程大纲
Fine-Tuning 模型在 Ollama 上的介绍
- 了解微调 AI 模型的必要性
- 针对特定应用进行客制化的主要优势
- Ollama 在微调方面的能力概览
设置 Fine-Tuning 环境
- 配置 Ollama 以进行 AI 模型客制化
- 安装所需的框架（PyTorch、Hugging Face 等）
- 使用 GPU 加速确保硬体优化
准备 Fine-Tuning 的数据集
- 数据收集、清理和预处理
- 标签与注解技术
- 数据集分割的最佳实践（训练、验证、测试）
在 Ollama 上使用 Fine-Tuning AI 模型
- 选择合适的预训练模型进行客制化
- 超参数调整与优化策略
- 文本生成、分类等任务的微调工作流程
评估与优化模型性能
- 评估模型准确性和鲁棒性的指标
- 解决偏差与过拟合问题
- 性能基准测试与迭代
部署客制化 AI 模型
- 汇出与整合微调后的模型
- 为生产环境扩展模型
- 确保部署的合规性与安全性
模型客制化的进阶技术
- 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 模型客制化的未来趋势
- 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大型语言模型（LLMs）
- 具备Python程式设计和AI框架的经验
- 熟悉数据集准备和模型训练
目标受众
- 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
- 构建定制化语言模型的LLM开发者
14 小时
