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Programa do Curso
Introdução ao Modelo Fine-Tuning no Ollama
- Compreendendo a necessidade de ajuste fino em modelos de IA
- Benefícios-chave da personalização para aplicações específicas
- Visão geral das capacidades do Ollama para ajuste fino
Configurando o Ambiente Fine-Tuning
- Configuração do Ollama para personalização de modelos de IA
- Instalação dos frameworks necessários (PyTorch, Hugging Face, etc.)
- Garantindo otimização de hardware com aceleração do GPU
Preparando Conjuntos de Dados para o Fine-Tuning
- Coleta, limpeza e pré-processamento de dados
- Técnicas de rotulagem e anotação
- Melhores práticas para divisão do conjunto de dados (treinamento, validação, teste)
Modelos de IA Fine-Tuning no Ollama
- Escolhendo os modelos pré-treinados adequados para personalização
- Estratégias de otimização e ajuste fino dos 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
- Abordagem de vieses e problemas de superajuste
- Benchmarking de desempenho e iteração
Implementando Modelos Personalizados de IA
- Exportação e integração dos modelos ajustados
- Escalando modelos para ambientes de produção
- Garantindo conformidade e segurança na implementação
Técnicas Avançadas para Personalização do Modelo
- Utilizando aprendizagem por reforço para melhorias nos modelos de IA
- Aplicando técnicas de adaptação de domínio
- Explorando a compressão do 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 da IA open-source na adoção empresarial
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão sólida de aprendizado profundo e LLMs (Modelos de Linguagem Grandes)
- Experiência com programação Python e frameworks de IA
- Familiaridade com a preparação de conjuntos de dados e treinamento de modelos
Público-Alvo
- Pesquisadores em IA explorando o ajuste fino dos modelos
- Cientistas de dados otimizando modelos de IA para tarefas específicas
- Desenvolvedores de LLMs construindo modelos linguísticos personalizados
14 Horas
