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Struttura del corso
Introduzione all’ottimizzazione dei modelli su Ollama
- Comprendere il motivo per cui è necessario ottimizzare i modelli AI
- I principali vantaggi derivanti dalla personalizzazione dei modelli per applicazioni specifiche
- Panoramica delle capacità di Ollama in materia di ottimizzazione
Configurazione dell’ambiente per l’ottimizzazione dei modelli
- Impostare correttamente Ollama per la personalizzazione dei modelli AI
- Installare i framework necessari (PyTorch, Hugging Face ecc.)
- Ottimizzare le risorse hardware attraverso l’accelerazione GPU
Preparazione dei set di dati per l’ottimizzazione
- Raccolta, pulizia e pre-elaborazione dei dati
- Tecniche di etichettatura e annotazione dei dati
- Linee guida per la suddivisione corretta del set di dati (addestramento, validazione e test)
Ottimizzazione dei modelli AI su Ollama
- Scegliere i modelli pre-addestrati più adatti per la personalizzazione
- Strategie di regolazione degli iperparametri e ottimizzazione generale
- Workflow tipici per l’ottimizzazione riguardante la generazione del testo, la classificazione ecc.
Valutazione ed ottimizzazione ulteriore delle prestazioni dei modelli
- Indici utili per valutare l’accuratezza e la robustezza dei modelli
- Come risolvere problematiche legate a bias e overfitting
- Confronto delle prestazioni ed iterazione continua per miglioramenti
Distribuzione dei modelli personalizzati
- Come esportare e integrare i modelli ottimizzati nei sistemi aziendali
- Scalabilità dei modelli in ambienti produttivi
- Misure di conformità normativa e sicurezza nella fase di distribuzione
Tecniche avanzate per la personalizzazione dei modelli
- Utilizzo dell’apprendimento per rinforzo per perfezionare i modelli AI
- Applicazione di tecniche di adattamento ai domini specifici
- Esplorazione delle metodologie di compressione dei modelli per aumentarne l’efficienza
Tendenze future nell’ambito della personalizzazione dei modelli AI
- Novità emergenti nelle strategie di ottimizzazione dei modelli
- Progressi nel campo dell’addestramento di modelli anche con risorse limitate
- Impatto crescente dei progetti open source sull’adozione aziendale dei modelli AI
Riassunto e passi successivi
Requisiti
- Solida conoscenza delle reti neurali profonde e dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- Esperienza nella programmazione in Python e nell’utilizzo di framework dedicati all’AI
- Familiarità con la preparazione dei set di dati e l’addestramento dei modelli
Destinatari del corso
- Ricercatori nel campo dell’AI interessati all’ottimizzazione dei modelli
- Data scientist che desiderano personalizzare i modelli AI per applicazioni specifiche
- Sviluppatori di LLM impegnati nella creazione di modelli linguistici su misura
14 ore
