Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in die Feinabstimmung von Modellen auf Ollama
- Verständnis der Notwendigkeit für die Feinabstimmung von KI-Modellen
- Hauptvorteile der Anpassung für spezifische Anwendungen
- Überblick über Ollamas Fähigkeiten zur Feinabstimmung
Einrichten der Fine-Tuning-Umgebung
- Konfiguration von Ollama für die Anpassung von KI-Modellen
- Installation erforderlicher Frameworks (PyTorch, Hugging Face, usw.)
- Sicherstellung der Hardwareoptimierung durch GPU-Beschleunigung
Vorbereitung von Datensätzen für das Fine-Tuning
- Datenerfassung, Bereinigung und Vorverarbeitung
- Methoden zur Beschriftung und Annotation
- Best Practices für die Aufteilung von Datensätzen (Training, Validierung, Test)
Feinabstimmung von KI-Modellen auf Ollama
- Wahl der richtigen vortrainierten Modelle für die Anpassung
- Hyperparameter-Tuning und Optimierungsstrategien
- Fine-Tuning-Workflows für Textgenerierung, Klassifizierung und mehr
Evaluation und Optimierung der Modellleistung
- Metriken zur Bewertung der Modellgenauigkeit und Robustheit
- Umgang mit Problemen wie Bias (Verzerrung) und Überanpassung
- Leistungsbewertung (Benchmarking) und Iteration
Bereitstellung von angepassten KI-Modellen
- Exportieren und Integrieren der feinabgestimmten Modelle
- Skalierung der Modelle für Produktionsumgebungen
- Sicherstellung von Compliance und Sicherheit bei der Bereitstellung
Fortgeschrittene Techniken zur Modellanpassung
- Nutzung von Reinforcement Learning zur Verbesserung von KI-Modellen
- Anwendung von Techniken zur Domänenanpassung
- Erforschung der Modellkompression für mehr Effizienz
Zukunftstrends in der KI-Modellanpassung
- Neue Innovationen in Feinabstimmungsmethodologien
- Fortschritte beim Training von KI-Modellen mit geringen Ressourcen
- Auswirkungen von Open-Source-KI auf die Einführung in Unternehmen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundiertes Verständnis von Deep Learning und LLMs
- Erfahrung mit Python-Programmierung und KI-Frameworks
- Vertrautheit mit der Datenvorbereitung und Modellschulung
Zielgruppe
- KI-Forschende, die Modellfeinabstimmungen erkunden
- Data Scientists, die KI-Modelle für spezifische Aufgaben optimieren
- Entwickler von Sprachmodellen (LLMs), die maßgeschneiderte Modelle erstellen
14 Stunden