Course Outline

Fine-Tuning에 대한 소개 및 Ollama에서 수행하는 방법

  • AI 모델을 미세 조정하는 필요성 이해
  • 특정 애플리케이션을 위한 맞춤화의 주요 이점
  • Ollama의 미세 조정 기능을 개요

Fine-Tuning 환경 설정

  • AI 모델 맞춤화를 위한 Ollama 구성
  • 필수 프레임워크 설치 (PyTorch, Hugging Face 등)
  • GPU 가속기를 통한 하드웨어 최적화

Fine-Tuning를 위한 데이터셋 준비

  • 데이터 수집, 정리 및 전처리
  • 레이블링 및 주석 기술
  • 데이터셋 분할에 대한 모범 사례 (학습, 검증, 테스트)

Ollama에서의 Fine-Tuning AI 모델

  • 맞춤화에 적합한 사전 학습 모델 선택
  • 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화 전략
  • 텍스트 생성, 분류 등 미세 조정 워크플로우

모델 성능 평가 및 최적화

  • 모델 정확도 및 견고성을 평가하기 위한 지표
  • 편향 및 과적합 문제 해결
  • 성능 벤치마킹 및 반복

맞춤화된 AI 모델 배포

  • 미세 조정된 모델 내보내기 및 통합
  • 모델을 생산 환경에서 확장
  • 배포 중 규정 준수 및 보안 보장

모델 맞춤화에 대한 고급 기술

  • 강화 학습을 통한 AI 모델 개선
  • 도메인 적응 기술 적용
  • 효율성을 위한 모델 압축 탐구

AI 모델 맞춤화의 미래 동향

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

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 심층 학습 및 LLMs에 대한 강력한 이해
  • Python 프로그래밍 및 AI 프레임워크 경험
  • 데이터셋 준비 및 모델 학습에 대한 익숙함

대상자

  • 모델 미세 조정 탐구 중인 AI 연구원
  • AI 모델을 특정 작업에 최적화하는 데이터 과학자
  • 맞춤형 언어 모델을 구축하는 LLM 개발자
 14 Hours

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