Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama Training Course

Einführung in das Modell Fine-Tuning auf Ollama

• Verständnis der Notwendigkeit der Feinjustierung von AI-Modellen
• Schlüsselvorteile der Anpassung für spezifische Anwendungen
• Überblick über die Fähigkeiten von Ollama zur Feinjustierung

Einrichten der Umgebung für Fine-Tuning

• Konfigurieren von Ollama für die Anpassung von AI-Modellen
• Installation der erforderlichen Frameworks (PyTorch, Hugging Face, etc.)
• Gewährleistung der Hardwareoptimierung mit GPU-Beschleunigung

Vorbereitung von Datensätzen für Fine-Tuning

• Datenbeschaffung, Reinigung und Vorverarbeitung
• Techniken zur Kennzeichnung und Annotation
• Best Practices für Datensatzaufteilung (Trainieren, Validierung, Testen)

AI-Modelle von Fine-Tuning auf Ollama

• Auswahl der richtigen vortrainierten Modelle für die Anpassung
• Strategien zur Justierung von Hyperparametern und Optimierung
• Feinjustierungsabläufe für Textgenerierung, Klassifizierung und mehr

Bewertung und Optimierung der Modellleistung

• Metriken zur Beurteilung der Modellgenauigkeit und Robustheit
• Abklärung von Bias- und Overfitting-Problemen
• Leistungsvergleiche und Iterationen

Bereitstellung angepasster AI-Modelle

• Exportieren und Integrieren von feinjustierten Modellen
• Skalierung der Modelle für Produktionsumgebungen
• Gewährleistung von Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit bei der Bereitstellung

Fortgeschrittene Techniken zur Modellanpassung

• Verwendung von Reinforcement Learning zur Verbesserung von AI-Modellen
• Anwendung von Domänenumwandlungstechniken
• Erforschung der Modellkompaktierung für Effizienz

Zukünftige Trends in der AI-Modellanpassung

• Aufsteigende Innovationen in den Methodik zur Feinjustierung
• Fortschritte im Trainieren von AI-Modellen mit geringen Ressourcen
• Einfluss der Open-Source-AI auf die Unternehmensadoption

Zusammenfassung und Nächste Schritte