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Schulungsübersicht
Einführung in das Feinabstimmen von Modellen auf Ollama
- Warum ist die Feinabstimmung von KI-Modellen erforderlich?
- Welche Vorteile bringt die individuelle Anpassung für spezifische Einsatzgebiete?
- Überblick über die Möglichkeiten von Ollama beim Feinabstimmen
Einrichtung der Umgebung für das Feintuning
- Konfiguration von Ollama zur individuellen Anpassung von KI-Modellen
- Installation erfordlicher Frameworks wie PyTorch oder Hugging Face
- Hardware-Optimierung durch GPU-Beschleunigung sicherstellen
Vorbereitung von Datensätzen für das Feintuning
- Datenerhebung, -bereinigung und Vorverarbeitung
- Techniken zur Beschriftung sowie Annotation der Daten
- Richtlinien für eine sinnvolle Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze
Feinabstimmen von KI-Modellen auf Ollama
- Auswahl geeigneter vortrainierter Modelle für die Anpassung
- Einstellung sowie Optimierung der Hyperparameter
- Feinabstimmungsverfahren je nach Einsatzzweck – etwa zur Textgenerierung oder -klassifizierung
Bewertung und weitere Optimierung der Modellleistung
- Kennzahlen zur Messung von Genauigkeit sowie Zuverlässigkeit der Modelle
- Umgang mit Vorurteilen oder Überanpassungsproblemen bei Modellen
- Leistungsmessung und kontinuierliche Verbesserungen vornehmen
Einsatz der individuell angepassten KI-Modelle
- Export sowie Integration der feinabgestimmten Modelle
- Skalierung von Modellen für Produktionsumgebungen
- Gewährleistung der Sicherheit und Compliance bei der Implementierung
Fortgeschrittene Methoden zur individuellen Anpassung von Modellen
- Verstärkungslern als Ansatz zur weiteren Verbesserung von KI-Modellen nutzen
- Einsatz spezifischer Techniken zur Domänenanpassung der Modelle
- Modellkomprimierung zur Erhöhung der Effizienz untersuchen
Zukünftige Entwicklungen im Bereich der KI-Modellanpassung
- Neue Ansätze und Innovationen in der Feinabstimmungsmethodik
- Fortschritte beim Training von KI-Modellen selbst bei knappen Ressourcen
- Auswirkungen offener KI-Technologien auf die Nutzung in Unternehmen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis von Deep Learning sowie großen Sprachmodellen
- Erfahrung in der Programmierung mit Python und dem Arbeiten mit gängigen KI-Frameworks
- Kenntnisse zur Vorbereitung von Datensätzen sowie zum Trainieren von Modellen
Zielgruppe
- KI-Forscher, die sich mit dem Feinabstimmen von Modellen beschäftigen
- Datenwissenschaftler, die KI-Modelle für spezifische Aufgaben optimieren möchten
- Entwickler großer Sprachmodelle, die individuelle Modelle erarbeiten wollen
14 Stunden