פרק 1 – Course Introdution
סקירה כללית של מבנה הקורס והיעדים שנשיג בתהליך האימון.
Introduction & Core Concepts
בשלב זה נניח את התשתית התיאורטית לקורס. נכיר את עולם מודלי השפה (LLMs), נגדיר מהו Fine-Tuning ונבין מתי הוא הפתרון הנכון לעומת שיטות אחרות. המטרה היא להבין את ה"למה" לפני הצלילה לביצוע, ולהמחיש כיצד הופכים מודל כללי לכלי מומחה וממוקד.
0/1
Managing Expectations
מודול זה עוסק בהכנת השטח הטכנית. נלמד על "משוכת החומרה" ואיך ניתן להתגבר עליה כדי לאמן מודלים על מחשב אישי או ב-Colab, תוך התמקדות במתודולוגיה נכונה שמונעת בזבוז זמן ומשאבים.
Data Engineering
הלב של תהליך האימון. נלמד איך לבנות את קובץ האימון (The Training File), נבדיל בין איכות לכמות, ונשתמש ב-AI כדי לייצר נתונים סינתטיים (Data Synthesis) שיעזרו למודל ללמוד את הטון והסגנון המבוקש.
Environment Setup
בשלב זה נקים את סביבת העבודה בענן (Online Environment) ונלמד את יסודות העבודה עם Ollama. זהו השלב שבו מוודאים שכל הכלים הטכניים מותקנים ומוכנים להרצת הקוד.
Code Workflow
השלב הביצועי של הקורס. נעבור על התקנת הספריות, טעינת מודל הבסיס והגדרת ה-LoRA (השכבה שמאפשרת ללמוד סגנון חדש). נריץ את תהליך האימון בפועל ונבצע הערכה איכותית לתוצאות.
Deployment & Exporting
לאחר שהמודל אומן, נלמד איך לייצא אותו לפורמט GGUF כדי שיוכל לרוץ ביעילות על כל מחשב. נלמד איך ליצור את המודל בתוך Ollama ולהכין אותו לשימוש יומיומי.
UI Development
במודול המסכם, נהפוך את המודל לאפליקציה של ממש. נלמד איך להריץ אותו מקומית ולבנות לו ממשק גרפי (UI) מותאם אישית, כך שתוכלו להשתמש ב"מבקר הקוד" שלכם בצורה נוחה וידידותית.