コース概要

Ollamaでのモデル微調整入門

  • AIモデルを微調整する必要性の理解
  • 特定のアプリケーション向けカスタマイズの主な利点
  • Ollamaの微調整機能の概要

微調整環境の設定

  • AIモデルカスタマイズ用Ollamaの構成
  • 必要なフレームワーク(PyTorch、Hugging Faceなど)のインストール
  • GPU加速によるハードウェア最適化の確保

微調整用データセットの準備

  • データ収集、クリーニング、前処理
  • ラベリングとアノテーション技術
  • データセット分割(訓練、検証、テスト)のベストプラクティス

OllamaでのAIモデルの微調整

  • カスタマイズ用に適切な事前学習済みモデルの選択
  • ハイパーパラメータのチューニングと最適化戦略
  • テキスト生成、分類などへの微調整ワークフロー

モデル性能の評価と最適化

  • モデル精度と堅牢性を評価するための指標
  • 偏りや過学習の問題への対処
  • パフォーマンスベンチマークと反復

カスタマイズされたAIモデルの展開

  • 微調整済みモデルのエクスポートと統合
  • プロダクション環境でのモデルスケーリング
  • 展開時のコンプライアンスとセキュリティの確保

モデルカスタマイズの高度なテクニック

  • 強化学習を使用したAIモデルの改善
  • ドメイン適応技術の適用
  • 効率性向上のためのモデル圧縮の探求

AIモデルカスタマイズの将来のトレンド

  • 微調整手法における新規革新
  • 低リソースAIモデル訓練の進歩
  • オープンソースAIがエンタープライズ採用に与える影響

まとめと次なるステップ

要求

  • 深層学習とLLMsに関する深い理解
  • PythonプログラミングとAIフレームワークの経験
  • データセットの準備とモデル訓練に関する知識

対象者

  • モデル微調整を研究しているAIリサーチャー
  • 特定のタスク向けにAIモデルを最適化するデータサイエンティスト
  • カスタマイズされた言語モデルを開発するLLM開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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