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코스 개요
Ollama에서 AI 모델 미세조정 입문
- AI 모델 미세조정을 필요로 하는 이유에 대한 이해
- 특정 애플리케이션을 위한 맞춤화가 주는 주요 장점
- Ollama가 제공하는 미세조정 관련 기능 개요
미세조정 환경 설정 방법
- AI 모델 맞춤화를 위해 Ollama를 구성하는 방법
- PyTorch, Hugging Face 등 필요한 프레임워크 설치법
- GPU 가속을 활용해 하드웨어 성능을 극대화하는 방법
미세조정을 위한 데이터셋 준비 과정
- 데이터 수집, 정리 및 전처리 절차
- 라벨링 및 주석 작업 기법
- 학습용 데이터셋, 검증용 데이터셋, 테스트용 데이터셋을 분리하는 최선의 방안
Ollama에서 AI 모델 미세조정 실전
- 특정 목적에 맞는 사전 학습된 모델 선택 방법
- 하이퍼파라미터 조정 및 최적화 전략
- 텍스트 생성, 분류 등 다양한 작업을 위한 미세조정 프로세스
모델 성능 평가 및 최적화 방법
- 모델의 정확도와 견고성을 측정하는 지표들
- 편향 현상 및 과적합 문제 해결법
- 성능 벤치마킹 및 꾸준한 개선 절차
맞춤형 AI 모델의 배포 전략
- 미세조정된 모델을 내보내고 다른 환경에 통합하는 방법
- 실제 운영 환경에서 대규모로 사용하기 위한 확장 전략
- 배포 과정에서 규정 준수 및 보안 유지 방법
모델 맞춤화를 위한 고급 기법들
- 강화학습을 활용한 AI 모델 개선 전략
- 특정 도메인에 맞게 모델을 적응시키는 기법들
- 효율성을 높이기 위한 모델 압축 방법 탐구
향후 AI 모델 맞춤화 분야의 발전 동향
- 미세조정 방식에 나타나는 새로운 혁신적 접근법들
- 자원이 제한된 환경에서 AI 모델을 학습시키기 위한 기술 발전 현황
- 오픈소스 AI가 기업의 도입 전략에 미치는 영향 분석
요약 및 향후 나아갈 방향 제시
요건
- 딥러닝 및 대규모 언어 모델에 대한 탄탄한 이해
- Python 프로그래밍과 AI 프레임워크 사용 경험
- 데이터셋 준비 및 모델 학습 과정에 대한 기본 지식
대상 수강생
- AI 모델 미세조정을 연구하고자 하는 AI 연구원들
- 특정 업무에 맞게 AI 모델을 최적화하려는 데이터 과학자들
- 자체적인 언어 모델을 개발하려는 LLM 개발자들
14 시간
