Schulungsübersicht

Einführung in die Feinabstimmung von Modellen auf Ollama

  • Verständnis der Notwendigkeit, KI-Modelle zu feinabstimmen
  • Die Vorteile der Anpassung für spezifische Anwendungen
  • Übersicht über Ollamas Fähigkeiten zur Feinabstimmung

Einrichten der Feinabstimmungs-Umgebung

  • Konfigurieren von Ollama für die Anpassung von KI-Modellen
  • Installieren erforderlicher Frameworks (PyTorch, Hugging Face usw.)
  • Sicherstellen der Hardwareoptimierung mit GPU-Beschleunigung

Vorbereiten von Datensätzen für die Feinabstimmung

  • Datensammlung, -reinigung und -vorverarbeitung
  • Labeling- und Annotationstechniken
  • Best Practices für die Aufteilung von Datensätzen (Training, Validierung, Test)

Feinabstimmung von KI-Modellen auf Ollama

  • Auswahl der richtigen vortrainierten Modelle für die Anpassung
  • Hyperparameter-Tuning und Optimierungsstrategien
  • Feinabstimmungsworkflows für Textgenerierung, Klassifizierung usw.

Bewertung und Optimierung der Modelleistung

  • Metriken zur Bewertung von Genauigkeit und Robustheit des Modells
  • Behandlung von Verzerrungen und Überanpassung (Overfitting)
  • Leistungsbenchmarking und Iteration

Bereitstellung angepasster KI-Modelle

  • Exportieren und Integrieren feinabgestimmter Modelle
  • Skalierung von Modellen für Produktionsumgebungen
  • Sicherstellen der Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsstandards bei der Bereitstellung

Fortgeschrittene Techniken zur Modellanpassung

  • Verwendung von Reinforcement Learning für KI-Modellverbesserungen
  • Anwendung von Domänenanpassungstechniken
  • Erkundung von Modellkompression zur Effizienzsteigerung

Zukünftige Trends in der Modellanpassung

  • Neue Innovationen in Feinabstimmungsmethodologien
  • Fortschritte im Training von KI-Modellen mit geringen Ressourcen
  • Auswirkungen von Open-Source-KI auf die Unternehmensnutzung

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Tiefes Verständnis von Deep Learning und LLMs
  • Erfahrung mit Python-Programmierung und KI-Frameworks
  • Kenntnisse in der Vorbereitung von Datensätzen und dem Training von Modellen

Zielgruppe

  • KI-Forscher, die sich mit der Feinabstimmung von Modellen befassen
  • Datenwissenschaftler, die KI-Modelle für spezifische Aufgaben optimieren
  • LLM-Entwickler, die angepasste Sprachmodelle erstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis pro Teilnehmer

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