Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Schulung
Das Feinabstimmen von Modellen ist der Prozess des Anpassens von vortrainierten Modellen auf spezifische Aufgaben oder Umgebungen.
Dieser von einem Trainer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Entwickler für eingebaute KI und Spezialisten für Edge Computing, die es wünschen, leichte KI-Modelle für die Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten Geräten zu feinabstimmen und zu optimieren.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Vortrainierte Modelle auszuwählen und anzupassen, die für Edge-Bereitstellungen geeignet sind.
- Kwantifizierung, Scheren und andere Komprimierungsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße und die Latenz zu reduzieren.
- Modelle mit Transfer-Learning für task-spezifische Leistung zu feinabstimmen.
- Optimierte Modelle auf echten Edge-Hardwareplattformen bereitzustellen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und Praxis.
- Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um einen angepassten Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.
Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI und Modelloptimierung
- Verständnis von Edge-Computing und AI-Arbeitsschwerpunkten
- Kompromisse: Leistung vs. Ressourcenbeschränkungen
- Überblick über Strategien der Modelloptimierung
Modellauswahl und Vortraining
- Auswahl von leichten Modellen (z.B., MobileNet, TinyML, SqueezeNet)
- Verständnis geeigneter Modellarchitekturen für Edge-Geräte
- Nutzung vorgetrainierter Modelle als Basis
Fine-Tuning und Transferlernen
- Prinzipien des Transferlearnings
- Anpassen von Modellen an benutzerdefinierte Datensätze
- Praktische Workflows für die Feinabstimmung
Modellquantisierung
- Nach-Trainings-Quantisierungstechniken
- Quantisierungs-bewusstes Training
- Abschätzung und Kompromisse
Modellausschöpfung und Kompression
- Ausschöpfungsstrategien (geordnet vs. ungeordnet)
- Kompression und Gewichtsteilung
- Benchmarking komprimierter Modelle
Deployments-Frameworks und -Tools
- TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX
- Kompatibilität mit Edge-Hardware und Laufzeumgebungen
- Toolchains für die Plattformübergreifende Bereitstellung
Hände-direkt-Bereitstellung
- Bereitstellen auf Raspberry Pi, Jetson Nano und mobile Geräte
- Profiling und Benchmarking
- Fehlersuche bei Bereitstellungsproblemen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Grundverständnis der Machine-Learning-Grundlagen
- Erfahrung mit Python und Deep-Learning-Frameworks
- Bekanntschaft mit eingebetteten Systemen oder Einschränkungen von Edge-Geräten
Zielgruppe
- Entwickler für eingebettete KI
- Fachkräfte für Edge-Computing
- Maschinenlern-Ingenieure mit Fokus auf Edge-Bereitstellung
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Schulung - Booking
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment Schulung - Enquiry
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute für maschinelles Lernen, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- fortgeschrittene Konzepte und Methoden des Transferlernens zu verstehen.
- Implementierung domänenspezifischer Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle.
- Kontinuierliches Lernen anwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
- Multi-Task-Feintuning zu beherrschen, um die Modellleistung aufgabenübergreifend zu verbessern.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Wartungstechniker und -Professionals, die robuste kontinuierliche Lernpipelines und effektive Aktualisierungskonzepte für bereitgestellte, feintunesierte Modelle implementieren möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kontinuierliche Lernworkflows für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
- Katastrophales Vergessen durch angemessenes Training und Speicherverwaltung zu minimieren.
- Überwachung und Aktualisierungstriggern basierend auf Modeldrift oder Datenänderungen automatisieren.
- Aktualisierungskonzepte für Modelle in bestehende CI/CD- und -Pipelines integrieren.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die feinabgestimmte Modelle zuverlässig und effizient einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle in der Produktion zu verstehen.
- Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
- Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
- Modelle für Latenz und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Fertigkeiten bei der Anpassung von KI-Modellen für wichtige Finanzaufgaben erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- die Grundlagen der Feinabstimmung für Finanzanwendungen zu verstehen.
- Vorgefertigte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzwesen zu nutzen.
- Techniken zur Erkennung von Betrug, zur Risikobewertung und zur Erstellung von Finanztipps anzuwenden.
- Sicherstellung der Einhaltung von Finanzvorschriften wie GDPR und SOX.
- Implementierung von Datensicherheit und ethischen KI-Praktiken in Finanzanwendungen.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
- Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
- Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
- Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 StundenDiese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und KI-Praktiker, die Feinabstimmungsstrategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für eine effiziente Feinabstimmung von großen Modellen zu implementieren.
- Die Feinabstimmung für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.
- LoRA-angepasste Modelle für praktische Anwendungen zu evaluieren und einzusetzen.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 StundenDiese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur von multimodalen Modellen wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
- Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
- Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
- Modelle für reale Anwendungen und Leistungen zu optimieren.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 StundenDiese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
- Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
- Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
- Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 StundenThis instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
- Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
- Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
- Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 StundenThis instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
- Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
- Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
- Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 StundenDiese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Ingenieure für maschinelles Lernen und Entwickler, die DeepSeek LLM-Modelle verfeinern möchten, um spezielle KI-Anwendungen zu erstellen, die auf bestimmte Branchen, Bereiche oder Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein
- Die Architektur und die Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, zu verstehen.
- Datensätze vorbereiten und Daten für die Feinabstimmung vorverarbeiten.
- Feinabstimmung von DeepSeek-LLM für domänenspezifische Anwendungen.
- Effiziente Optimierung und Bereitstellung von feinabgestimmten Modellen.
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 StundenThis instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 StundenThis instructor-led, live training in Schweiz (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
- Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
- Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
- Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 StundenDieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinen-Learning-Ingenieure, AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient einsetzt, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen zu feintunen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
- QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen umzusetzen.
- Feinabstimmungsleistung unter begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
- Fine-tuned Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Praktiker und AI-Entwickler, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Zwecke feintunen und bereitstellen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
- Datensätze und Feintuning-Konfigurationen für Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
- Feintuning-Pipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
- Gefeuertunte Modelle in sicheren Umgebungen zu evaluieren, zu speichern und bereitzustellen.