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Struttura del corso
Introduzione al Fine-Tuning dei Modelli su Ollama
- Comprensione della necessità di fine-tuning i modelli AI
- Principali benefici della personalizzazione per applicazioni specifiche
- Panoramica delle capacità di Ollama per il fine-tuning
Configurazione dell'Ambiente di Fine-Tuning
- Configurazione di Ollama per la personalizzazione dei modelli AI
- Installazione dei framework necessari (PyTorch, Hugging Face, ecc.)
- Garanzia dell'ottimizzazione hardware con accelerazione GPU
Preparazione dei Dataset per il Fine-Tuning
- Raccolta, pulizia e preprocessing dei dati
- Tecniche di etichettatura e annotazione
- Best practices per lo splitting del dataset (training, validation, testing)
Fine-Tuning dei Modelli AI su Ollama
- Scelta dei modelli pre-addestrati più adatti per la personalizzazione
- Tuning e strategie di ottimizzazione degli iperparametri
- Workflow di fine-tuning per generazione testuale, classificazione e altro ancora
Valutazione e Ottimizzazione delle Prestazioni del Modello
- Metriche per valutare accuratezza e robustezza del modello
- Gestione dei problemi di bias e overfitting
- Benchmarking delle prestazioni e iterazione
Distribuzione di Modelli AI Personalizzati
- Esportazione e integrazione dei modelli fine-tuned
- Scalabilità dei modelli per ambienti di produzione
- Garanzia della conformità e sicurezza nella distribuzione
Tecniche Avanzate per la Personalizzazione del Modello
- Utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per migliorare i modelli AI
- Applicazione di tecniche di adattamento al dominio
- Esplorazione della compressione dei modelli per efficienza
Future Tendenze nella Personalizzazione dei Modelli AI
- Innovazioni emergenti nelle metodologie di fine-tuning
- Avanzamenti nel training di modelli AI a risorse limitate
- Impatto dell'AI open-source sull'adozione aziendale
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Solida comprensione dell'apprendimento profondo e degli LLMs
- Esperienza con la programmazione Python e i framework AI
- Familiarità con la preparazione dei dataset e il training dei modelli
Pubblico Target
- Ricercatori AI che esplorano il fine-tuning dei modelli
- Data scientists che ottimizzano i modelli AI per compiti specifici
- Sviluppatori LLM che costruiscono modelli linguistici personalizzati
14 Ore
