Cum sa-ti Antrenezi Modelul
Fa fine-tune propriului tau AI pe un Mac Studio sau un RTX 4090 — ca dresarea unui dragon, dar cu date.
Despre Acest Curs
Fiecare AI pe care il folosesti azi este dragonul altcuiva. Acest curs te invata sa-ti cresti propriul dragon: alegi un obiectiv de antrenare realist, construiesti un set de date curat si faci fine-tune unui model open cu LoRA/QLoRA pe hardware de consum real — urmarim doua configuratii pe tot parcursul, un Mac Studio M3 Ultra cu 96 GB memorie unificata si un PC cu i9 si RTX 4090. Vei antrena "Ember", un model de suport clienti cu vocea si regulile tale, il vei evalua ca un inginer, il vei cuantiza in GGUF si il vei rula local cu Ollama sau LM Studio.
Ce Vei Invata
- Cand sa faci fine-tune vs cand sa folosesti RAG sau prompturi mai bune — si cum sa definesti un obiectiv masurabil
- Matematica exacta a memoriei pentru full fine-tuning, LoRA si QLoRA — ce incape pe 24 GB VRAM vs 96 GB memorie unificata
- Cum sa construiesti un set de date JSONL in format chat care chiar invata comportament, impartit train/valid/test
- Cum sa rulezi fine-tune-uri LoRA reale cu MLX pe Apple Silicon si Unsloth pe NVIDIA, apoi sa evaluezi si sa iterezi
- Cum sa avansezi cu QLoRA si DPO, sa cuantizezi in GGUF si sa rulezi modelul local cu Ollama sau LM Studio
Cred ca AI este cea mai transformatoare tehnologie a timpului nostru, iar aceste instrumente vor deveni doar mai bune. Dar a fi optimist in privinta viitorului nu inseamna sa ignori prezentul — unele lucruri functioneaza frumos, altele au nevoie de un ochi uman. Acest curs te invata sa folosesti AI ca un instrument puternic, nu ca o bagheta magica.
Programa
Fa cunostinta cu dragonul tau: de ce sa-ti antrenezi propriul model?
Fiecare model AI pe care l-ai folosit vreodata — ChatGPT, Claude, Gemini — este dragonul altcuiva. Puternic, impresionant si complet sub controlul altcuiva. ...
Stabileste-ti obiectivul de antrenare: Prompt, RAG sau Fine-Tune?
Cea mai scumpa greseala din AI-ul local nu este o antrenare esuata — este o antrenare reusita care rezolva problema gresita. Inainte ca dragonul tau sa manan...
Cunoaste aripile dragonului tau: M3 Ultra 96 GB vs RTX 4090
Marimea unui dragon este limitata de anvergura aripilor; marimea modelului tau este limitata de memorie. Aceasta lectie iti da matematica exacta a memoriei p...
Hrana pentru dragon: cum construiesti un dataset care chiar functioneaza
Poti avea hardware perfect si hiperparametri perfecti — un dataset prost iti va da tot un model prost, de fiecare data. Calitatea datelor este ora cu cel mai...
Primul zbor: antreneaza-ti primul LoRA
Astazi Ember zboara. Vei alege un model de baza, vei atasa adaptere LoRA si vei rula un fine-tune adevarat pe propria masina — calea Mac cu MLX, calea PC cu ...
Imblanzirea bestiei: evalueaza, diagnosticheaza, itereaza
Oricine poate rula un script de antrenare. Diferenta dintre un dragon antrenat si unul norocos este evaluarea — masurarea, diagnosticarea si iterarea ca un i...
Dresaj avansat de dragoni: QLoRA, DPO si cuantizare
Ember zboara si asculta comenzi. Aceasta lectie este scoala avansata de zbor: antrenarea unor dragoni mai mari pe acelasi hardware (QLoRA), predarea judecati...
Elibereaza-ti dragonul: deploy, servire si partajare
Ember e antrenat, testat si cuantizat. Lectia finala este despre a-l lasa sa zboare in lumea reala: servirea lui ca aplicatie cu care uneltele tale pot vorbi...