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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