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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