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Course Outline
Ollama의 모델 Fine-Tuning 소개
- AI 모델 미세 조정의 필요성 이해
- 특정 애플리케이션을 위한 사용자 정의의 주요 이점
- Ollama의 미세 조정 기능 개요
Fine-Tuning 환경 설정
- AI 모델 사용자 정의를 위한 Ollama 구성
- 필요한 프레임워크 설치 (PyTorch, Hugging Face 등)
- GPU 가속을 통한 하드웨어 최적화 보장
Fine-Tuning에 대한 데이터 세트 준비
- 데이터 수집, 정리 및 전처리
- 라벨링 및 주석 기술
- 데이터 세트 분할(훈련, 검증, 테스트)을 위한 모범 사례
Fine-Tuning Ollama에 대한 AI 모델
- 맞춤형 서비스를 위한 적절한 사전 훈련된 모델 선택
- 하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화 전략
- 텍스트 생성, 분류 등을 위한 워크플로 미세 조정
모델 성능 평가 및 최적화
- 모델 정확도 및 견고성을 평가하기 위한 지표
- 편향 및 과적합 문제 해결
- 성능 벤치마킹 및 반복
맞춤형 AI 모델 배포
- 미세 조정된 모델 내보내기 및 통합
- 프로덕션 환경을 위한 모델 확장
- 배포 시 규정 준수 및 보안 보장
모델 사용자 정의를 위한 고급 기술
- AI 모델 개선을 위한 강화 학습 사용
- 도메인 적응 기술 적용
- 효율성을 위한 모델 압축 탐색
AI 모델 사용자 정의의 미래 동향
- 미세 조정 방법론의 새로운 혁신
- 저자원 AI 모델 훈련의 발전
- 오픈소스 AI가 기업 도입에 미치는 영향
요약 및 다음 단계
Requirements
- 딥러닝과 LLM에 대한 강력한 이해
- Python 프로그래밍 및 AI 프레임워크에 대한 경험
- 데이터 세트 준비 및 모델 학습에 대한 지식
청중
- 모델 미세 조정을 탐구하는 AI 연구원
- 특정 작업에 맞게 AI 모델을 최적화하는 데이터 과학자
- 맞춤형 언어 모델을 구축하는 LLM 개발자
14 Hours
