코스 개요

Ollama에서 모델 미세 조정 소개

  • AI 모델의 미세 조정 필요성 이해
  • 특정 애플리케이션을 위한 맞춤화의 주요 이점
  • Ollama의 미세 조정 기능 개요

미세 조정 환경 설정

  • AI 모델 맞춤화를 위한 Ollama 구성
  • 필요한 프레임워크 설치 (PyTorch, Hugging Face 등)
  • GPU 가속을 활용한 하드웨어 최적화

미세 조정을 위한 데이터셋 준비

  • 데이터 수집, 정제, 전처리
  • 라벨링 및 주석 기술
  • 훈련, 검증, 테스트를 위한 데이터셋 분할의 최선의 방법

Ollama에서 AI 모델 미세 조정

  • 맞춤화를 위한 적절한 사전 학습된 모델 선택
  • 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화 전략
  • 텍스트 생성, 분류 등 다양한 작업에 대한 미세 조정 워크플로우

모델 성능 평가 및 최적화

  • 모델의 정확성과 견고성을 평가하기 위한 지표
  • 편향 및 과적합 문제 해결
  • 성능 벤치마킹 및 반복

맞춤화된 AI 모델 배포

  • 미세 조정된 모델의 내보내기와 통합
  • 프로덕션 환경을 위한 모델 스케일링
  • 배포 시 컴플라이언스 및 보안 확보

모델 맞춤화의 고급 기술

  • AI 모델 개선을 위한 강화 학습 활용
  • 도메인 적응 기술 적용
  • 효율성을 위한 모델 압축 탐색

AI 모델 맞춤화의 미래 동향

  • 미세 조정 방법론의 새로운 혁신
  • 저리소스 AI 모델 훈련의 발전
  • 오픈 소스 AI가 기업 채택에 미치는 영향

요약 및 다음 단계

요건

  • 딥 러닝과 LLMs에 대한 깊은 이해
  • Python 프로그래밍 및 AI 프레임워크 사용 경험
  • 데이터셋 준비와 모델 훈련에 익숙함

대상

  • 모델 미세 조정을 탐구하는 AI 연구원들
  • 특정 작업에 최적화된 AI 모델을 만드는 데이터 과학자들
  • 맞춤형 언어 모델을 개발하는 LLM 개발자들
 14 시간

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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