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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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