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Programa do Curso
Introdução ao Ajuste Fino de Modelos no Ollama
- Entendendo a necessidade de ajuste fino de modelos de IA
- Benefícios-chave da personalização para aplicações específicas
- Visão geral das capacidades do Ollama para ajuste fino
Configurando o Ambiente de Ajuste Fino
- Configurando o Ollama para personalização de modelos de IA
- Instalando frameworks necessários (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Garantindo a otimização de hardware com aceleração GPU
Preparando Conjuntos de Dados para Ajuste Fino
- Coleta, limpeza e pré-processamento de dados
- Técnicas de rotulação e anotação
- Melhores práticas para divisão de conjuntos de dados (treinamento, validação, teste)
Ajuste Fino de Modelos de IA no Ollama
- Escolhendo os modelos pré-treinados corretos para personalização
- Ajuste e estratégias de otimização de hiperparâmetros
- Fluxos de trabalho de ajuste fino para geração de texto, classificação e mais
Avaliando e Otimizando o Desempenho do Modelo
- Métricas para avaliar a precisão e robustez do modelo
- Endereçando questões de viés e overfitting
- Benchmarking de desempenho e iteração
Implementando Modelos de IA Personalizados
- Exportando e integrando modelos ajustados finamente
- Escalando modelos para ambientes de produção
- Garantindo conformidade e segurança na implementação
Técnicas Avançadas de Personalização de Modelos
- Usando aprendizado por reforço para melhorias em modelos de IA
- Aplicando técnicas de adaptação de domínio
- Explorando compressão de modelo para eficiência
Tendências Futuras na Personalização de Modelos de IA
- Inovações emergentes em metodologias de ajuste fino
- Avanços no treinamento de modelos de IA com recursos limitados
- Impacto do código aberto de IA na adoção empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida de deep learning e LLMs
- Experiência com programação em Python e frameworks de IA
- Familiaridade com preparação de conjuntos de dados e treinamento de modelos
Público-Alvo
- Pesquisadores de IA explorando o ajuste fino de modelos
- Cientistas de dados otimizando modelos de IA para tarefas específicas
- Desenvolvedores de LLMs construindo modelos de linguagem personalizados
14 Horas
