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Struttura del corso
Introduzione a Model Fine-Tuning su Ollama
- Comprendere la necessità di personalizzare i modelli AI
- Principali benefici della personalizzazione per applicazioni specifiche
- Panoramica delle capacità di Ollama per la personalizzazione dei modelli
Configurazione dell'Ambiente Fine-Tuning
- Configurare Ollama per la personalizzazione dei modelli AI
- Installare i framework necessari (PyTorch, Hugging Face, ecc.)
- Garantire l'ottimizzazione del hardware con accelerazione GPU
Preparazione dei Dataset per Fine-Tuning
- Raccolta, pulizia e preprocessamento dei dati
- Tecnologie di etichettatura e annotazione
- Best practice per la suddivisione del dataset (addestramento, validazione, test)
Modelli AI Fine-Tuning su Ollama
- Scegliere i modelli pre-addestrati giusti per la personalizzazione
- Strategie di ottimizzazione e tuning dei parametri iper
- Flussi di lavoro per il fine-tuning generazione testo, classificazione e altro
Valutazione ed Ottimizzazione delle Prestazioni del Modello
- Metriche per valutare l'accuratezza e la robustezza dei modelli
- Affrontare problemi di bias e overfitting
- Benchmarking delle prestazioni ed iterazione
Deploy di Modelli AI Personalizzati
- Esportare e integrare modelli fine-tuned
- Scalare i modelli per ambienti di produzione
- Assicurare conformità e sicurezza nel deploy
Tecnologie Avanzate per la Personalizzazione dei Modelli
- Utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per migliorare i modelli AI
- Applicazione delle tecniche di adattamento al dominio
- Esplorazione della compressione del modello per l'efficienza
Tendenze Futuristiche nella Personalizzazione dei Modelli AI
- Innovazioni emergenti nelle metodologie di fine-tuning
- Avanzamenti nel training dei modelli AI a risorse limitate
- Impatto dell'AI open-source sull'adozione delle imprese
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione solida del deep learning e dei LLM (Large Language Models)
- Esperienza con la programmazione Python e framework AI
- Familiarità con la preparazione dei dataset e l'addestramento dei modelli
Pubblico
- Ricerche AI che esplorano il fine-tuning del modello
- Scienziati dei dati ottimizzando modelli AI per compiti specifici
- Sviluppatori LLM costruendo modelli linguistici personalizzati
14 ore
