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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