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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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