8、模型微调（Fine-tuning）

Ollama 应用实践：模型微调（Fine-tuning）

Ollama API 提供了强大的工具来微调和优化 AI 模型，以适应特定的应用场景和需求。以下是一些基本步骤和技术，用于使用 Ollama API 进行模型的微调和优化：

1. 理解模型参数（Model Parameters）

在开始微调之前，了解不同模型参数如何影响模型的行为是非常重要的。例如，temperature 参数可以控制生成文本的创造性，而 top_p 和 top_k 可以影响生成文本的多样性。

2. 使用 Modelfile 定制模型

Modelfile 是一个配置文件，允许你定制模型的行为。通过编辑 Modelfile，你可以设置系统提示（system message）、模板（template）、参数（parameters）等。

示例 Modelfile 配置：

FROM base-model
SYSTEM This model is fine-tuned for specific tasks.

TEMPLATE "{{ .System }}\nUSER: {{ .Prompt }}\nASSISTANT: "

PARAMETER temperature 0.9
PARAMETER top_p 0.95

3. 微调模型参数

使用 Ollama API 的 Generate a completion 端点，并设置高级参数（如 options），来微调模型的响应。

示例请求：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "fine-tuned-model",
  "prompt": "What is the capital of France?",
  "options": {
    "temperature": 0.5,
    "top_p": 0.9
  }
}'