Порядок обучения модели в Google Colab для человека без опыта: подготовка данных, выбор модели, обучение, оценка, сохранение. Где новички ошибаются и как получить готовый ноутбук под свою задачу.
Регистрация занимает меньше минуты. Без VPN, оплата картой РФ, старт без карты.
Реклама · 18+ · старт без карты
Что на входе и что нужно предсказать: «по описанию обращения — категория», «по признакам — цена». Без этого модель не выбрать.
Таблица CSV с колонкой ответа, тексты с метками или папки картинок по классам. Пропуски, дубли и опечатки в метках — главная причина плохих результатов.
Через Google Drive (drive.mount) или files.upload(). Большие данные — ссылкой с Hugging Face или Kaggle.
Таблица — градиентный бустинг (CatBoost, LightGBM); тексты — дообучение готовой модели; картинки — перенос обучения. С нуля учить не надо.
Разделите данные на обучение и проверку, смотрите точность, F1 или ошибку на проверке, а не на обучении.
Модель — в Drive (joblib, safetensors, GGUF), код предсказания — отдельной ячейкой или скриптом.
| Задача | Данные | Модель | GPU |
|---|---|---|---|
| Предсказать число или категорию по таблице | CSV, 500+ строк | CatBoost / LightGBM | не нужен |
| Разложить тексты по темам | тексты с метками, 200+ на класс | дообучение BERT-подобной модели | T4 хватает |
| Отвечать в вашем стиле или по вашим правилам | 50–500 пар «вопрос — ответ» | LoRA на открытой LLM | T4 в 4 битах |
| Распознавать свои объекты на фото | папки картинок по классам | перенос обучения, YOLO | T4 хватает |
| Отвечать по вашим документам | PDF, DOCX | не обучение, а база знаний (RAG) | не нужен |
Опишите задачу и приложите таблицу или примеры. ИИ-агент LeanTech спросит, чего не хватает, объяснит, какой из пяти способов подходит и почему, подготовит данные, обучит лёгкую модель прямо у себя или соберёт ноутбук под Colab с чекпойнтами — и отдаст файлы: датасет, код, отчёт с метриками и инструкцию по запуску.
Чтобы запускать готовый ноутбук — нет; чтобы писать и отлаживать свой — да. Ноутбук под задачу можно получить у агента и разобрать по ячейкам.
Для таблицы — сотни строк, для текстовых классов — от 100–200 примеров на класс, для LoRA на LLM — от 50 хороших пар. Меньше — лучше начать с промпта и базы знаний.
Сохранять чекпойнты в Drive и продолжать с последнего. Агент добавляет это в ноутбук по умолчанию.
ИИ-агент LeanTech принимает задачу словами, читает ваши файлы и отдаёт готовый результат файлом — без VPN и с оплатой картой РФ.
Поставить задачу агенту →