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モデルの微調整

モデルを微調整して優れたパフォーマンスを実現し、独自のデータセットのパワーを引き出して、特定のタスクに対して比類ない精度を達成します。

これがその方法だ。

01

事前に訓練されたモデルを選択する

タスクとドメインに沿ったモデルを選択する。

02

データの準備

微調整するモデルのプロンプトテンプレートに従って、データセットを整理する。

03

検証とアップロード

データセットが正しくフォーマットされていることを確認し、プラットフォームにアップロードします。

01

事前に訓練されたモデルを選択する

タスクとドメインに沿ったモデルを選択する。

02

データの準備

微調整するモデルのプロンプトテンプレートに従って、データセットを整理する。

03

検証とアップロード

データセットが正しくフォーマットされていることを確認し、プラットフォームにアップロードします。

06

事前に訓練されたモデルを選択する

ディープラーニングのフレームワークを使い、1つのコマンドで微調整を開始する。

05

監視と評価

微調整するモデルのプロンプトテンプレートに従って、データセットを整理する。

04

モデルを展開する

微調整したモデルをアプリケーションやシステムに統合し、トレーニングジョブを任意の数のGPU上で最適化します。

04

モデルを展開する

微調整したモデルをアプリケーションやシステムに統合し、トレーニングジョブを任意の数のGPU上で最適化します。

05

監視と評価

微調整するモデルのプロンプトテンプレートに従って、データセットを整理する。

06

事前に訓練されたモデルを選択する

ディープラーニングのフレームワークを使い、1つのコマンドで微調整を開始する。

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