Pelatihan AI Fine Tuning — Melatih & Mengkustomisasi Model AI (LLM) dari Tim Juwalan.ai
Pelajari teknik mendalam fine-tuning model AI open-source (Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek) langsung dari tim engineer Juwalan.ai. Kuasai LoRA, QLoRA, kurasi dataset domain bisnis/keuangan, benchmark evaluasi, hingga deployment server inferensi produksi.
- Engineer & AI Builder
- Tim Juwalan.ai
- Engineer & AI Builder
- Model Open-Source
- Llama 3 & Qwen
- Model Open-Source
- Teknik Efisien Modern
- LoRA / QLoRA
- Teknik Efisien Modern
- Akses Praktek Training
- GPU Cluster
- Akses Praktek Training
Mengapa Fine Tuning Diperlukan?
Di Juwalan.ai, kami melatih model AI agar secara bawaan memahami istilah akuntansi UMKM, bahasa percakapan lokal Indonesia, dan alur transaksi bisnis. Pelatihan ini membagikan metodologi produksi tersebut kepada Anda.
Penguasaan Model Open Source Terkemuka
Pelajari cara mengunduh, menjalankan, dan melatih model terbaik dunia seperti Llama 3.3, Mistral NeMo, Qwen 2.5, dan DeepSeek untuk domain privat.
Metode Efisien LoRA & QLoRA
Teknik pelatihan parameter-efficient yang memungkinkan Anda melatih model besar di GPU consumer-grade tanpa mengorbankan kualitas keluaran.
Kurasi Dataset Bisnis & Sintesis Data SFT
Cara menyiapkan, membersihkan, menyusun format instruksi (SFT / DPO), dan melakukan augmentasi data sintetis untuk training domain spesifik.
Deployment & Serving Skala Produksi (vLLM)
Konversi ke format GGUF/Ollama, kuantisasi model (4-bit, 8-bit), dan hosting server inferensi berkecepatan tinggi dengan API kompatibel OpenAI.
Silabus Pembelajaran AI Fine Tuning
Materi teknis komprehensif yang dirancang oleh AI Engineer berpengalaman dengan fokus pada implementasi langsung.
Modul 1: Dasar Arsitektur LLM & Setup Environment
Arsitektur Transformer, mekanisme self-attention, tokenisasi, setup PyTorch, Hugging Face Transformers, dan Unsloth.
Modul 2: Data Engineering untuk LLM Training
Data collection, instruction tuning datasets (Alpaca, ShareGPT format), filtering, deduplication, dan quality scoring.
Modul 3: Praktek Fine-Tuning dengan LoRA & QLoRA
Training loop, hyperparameter tuning (learning rate, batch size, epoch, gradient accumulation), loss monitoring di Weights & Biases.
Modul 4: Evaluasi Model & Alignment (DPO/RLHF)
Benchmarking akurasi, uji halusinasi, Direct Preference Optimization (DPO) untuk menyelaraskan model dengan etika dan preferensi bisnis.
Modul 5: Kuantisasi & Deployment Inferensi (vLLM)
Quantization (AWQ, GPTQ, GGUF), setup vLLM server dengan endpoint kompatibel OpenAI API, dan integrasi ke aplikasi produksi.
Investasi Pelatihan AI Fine Tuning
Developer Class
- 10 sesi live coding & diskusi teknis mendalam
- Akses rekaman & materi kode seumur hidup
- Notebook script training Unsloth / Hugging Face
- Kredit GPU Cloud untuk latihan
- Sertifikat kelulusan AI Fine-Tuning Specialist
- Komunitas eksklusif AI Engineer
Enterprise & Team
- Semua fasilitas Developer Class untuk 3 anggota tim
- Pendampingan fine-tuning dataset internal perusahaan
- Konsultasi arsitektur infrastruktur server GPU on-premise
- Sesi review performa model private 1-on-1
- Bimbingan integrasi ke sistem produksi kantor
- Dukungan teknis prioritas selama 60 hari
Termasuk akses GPU cloud selama sesi praktikum, template script training siap pakai (Jupyter/Colab/Server), dan sertifikat resmi AI Engineer.
Program Pelatihan AI Lainnya
Perluas wawasan dan keahlian Anda dengan program pelatihan terstruktur lainnya dari tim Infanthree Digital.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Tidak menemukan jawaban? Chat WhatsApp — tim kami bantu.
Prasyarat apa yang harus dimiliki sebelum mengikuti kelas ini?
Peserta disarankan memiliki pemahaman dasar bahasa pemrograman Python dan konsep dasar API. Pengetahuan dasar machine learning akan sangat membantu tetapi tidak mutlak.
Siapa yang mengajar kelas ini?
Anda akan dibimbing langsung oleh AI Engineer di balik pengembangan Juwalan.ai yang berpengalaman dalam fine-tuning model LLM open source untuk kebutuhan produksi nyata.
Apakah peserta harus memiliki laptop dengan GPU mahal?
Tidak perlu. Selama pelatihan, kami menyediakan akses ke GPU cloud (Google Colab Pro / RunPod / server GPU Infanthree) untuk proses training.
Model AI apa saja yang akan dilatih selama kelas?
Fokus pada model open-source mutakhir seperti Llama 3.3, Mistral NeMo, Qwen 2.5, dan DeepSeek LLM.
Apakah hasil model yang dilatih bisa digunakan untuk komersial?
Ya. Model open-source yang digunakan memiliki lisensi komersial terbuka sehingga bobot model hasil training 100% menjadi aset milik Anda.
Tingkatkan Kapabilitas AI Engineering Anda
Jadilah salah satu pionir yang mampu melatih dan mengoperasikan model AI mandiri. Hubungi kami untuk silabus detail dan jadwal batch terdekat.
