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課程時長 14 時間：
課程簡介
Ollama 上的模型微調簡介
- 了解微調 AI 模型的必要性。
- 客製化針對特定應用的關鍵效益。
- Overview of Ollama’s capabilities for fine-tuning.
設定微調環境
- 配置 Ollama 以進行 AI 模型自訂。
- 安裝所需框架（如 PyTorch、Hugging Face 等）。
- 透過 GPU 加速實現硬體最佳化。
準備微調數據集
- 資料的收集、清理與前處理。
- 標籤與註解技術。
- 數據集分割（訓練、驗證、測試）的最佳實踐方法。
在 Ollama 上微調 AI 模型
- 選擇適合自訂的預訓練模型。
- 超參數調整與最佳化策略。
- 文本生成、分類等場景的微調工作流。
評估與優化模型效能
- 用於評估模型準確性與穩定性的指標。
- 解決偏誤與過度擬合問題。
- 效能基準測試與迭代改進。
部署自訂 AI 模型
- 匯出並整合微調後的模型。
- 擴展模型以適應生產環境。
- 確保部署過程中的合規性與安全性。
模型客製化的進階技術
- 利用強化學習提升 AI 模型表現。
- 應用領域適應技術。
- 探索模型壓縮以提升效率。
AI 模型客製化的未來趨勢
- 微調方法學的新興創新。
- 低資源 AI 模型訓練的進展。
- 開源 AI 對企業採用的影響。
總結與下一步行動
最低要求
- 具備深厚的深度學習與大型語言模型 (LLM) 知識基礎。
- 擁有 Python 程式設計及 AI 框架的使用經驗。
- 熟悉數據集準備與模型訓練流程。
目標受眾
- 探索模型微調的 AI 研究人員。
- 為特定任務優化 AI 模型的資料科學家。
- 建構自訂語言模型的 LLM 開發人員。
