Effizientes Fine-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA) Schulung
Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine hochmoderne Methode zum effizienten Fine-Tuning großer Modelle, indem die Rechen- und Speicherkonventionen herkömmlicher Ansätze reduziert werden. Dieser Kurs bietet praktische Anleitungen zur Nutzung von LoRA, um vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben anzupassen. Er eignet sich besonders gut für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.
Diese live stattfindende, instruktorengeführte Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker auf dem mittleren Erfahrungslevel, die Fine-Tuning-Strategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.
Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
- LoRA für ein effizientes Fine-Tuning großer Modelle zu implementieren.
- Das Fine-Tuning für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen zu optimieren.
- Für LoRA angepasste Modelle zu bewerten und für praktische Anwendungen bereitzustellen.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxiseinheiten.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Möglichkeiten zur Kursanpassung
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
Schulungsübersicht
Einführung in Low-Rank Adaptation (LoRA)
- Was ist LoRA?
- Vorteile von LoRA für effizientes Fine-Tuning
- Vergleich mit herkömmlichen Fine-Tuning-Methoden
Verstehen der Herausforderungen beim Fine-Tuning
- Grenzen des traditionellen Fine-Tunings
- Rechentliche und speichertechnische Einschränkungen
- Warum LoRA eine effektive Alternative ist
Einrichten der Umgebung
- Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
- Konfigurieren von Hugging Face Transformers und PyTorch
- Erkunden von LoRA-kompatiblen Modellen
Implementierung von LoRA
- Überblick über die LoRA-Methodik
- Anpassen vortrainierter Modelle mit LoRA
- Fine-Tuning für spezifische Aufgaben (z. B. Textklassifizierung, Zusammenfassung)
Optimierung des Fine-Tunings mit LoRA
- Hyperparameter-Abstimmung für LoRA
- Bewertung der Modellleistung
- Minimierung des Ressourcenverbrauchs
Hands-On-Labs
- Fine-Tuning von BERT mit LoRA für Textklassifizierung
- Anwenden von LoRA auf T5 für Zusammenfassungsaufgaben
- Erkunden individueller LoRA-Konfigurationen für spezielle Aufgaben
Bereitstellung der mit LoRA feinabgestimmten Modelle
- Exportieren und Speichern der mit LoRA angepassten Modelle
- Integrieren von LoRA-Modellen in Anwendungen
- Bereitstellen der Modelle in Produktionsumgebungen
Fortgeschrittene Techniken bei LoRA
- Kombinieren von LoRA mit anderen Optimierungsmethoden
- Hochskalieren von LoRA für größere Modelle und Datensätze
- Erkunden multimodaler Anwendungen mit LoRA
Herausforderungen und Best Practices
- Vermeiden von Overfitting mit LoRA
- Sicherstellen der Reproduzierbarkeit in Experimenten
- Strategien zur Fehlerbehebung und zum Debugging
Zukunftstrends im effizienten Fine-Tuning
- Aufkommende Innovationen bei LoRA und verwandten Methoden
- Anwendungen von LoRA in der praktischen KI
- Auswirkungen des effizienten Fine-Tunings auf die KI-Entwicklung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten
- Vorkenntnisse in der Python-Programmierung
- Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
Zielgruppe
- Entwickler
- KI-Praktiker
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
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Effizientes Fine-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA) Schulung - Anfrage
Effizientes Fine-Tuning mit Low-Rank Adaptation (LoRA) - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Fortgeschrittenes Fine-Tuning & Prompt-Management in Vertex AI
14 StundenVertex AI bietet fortschrittliche Tools zum Fine-Tuning großer Modelle und zum Management von Prompts. Damit können Entwickler und Data Scientists die Modellgenauigkeit optimieren, Iterationsworkflows effizient gestalten und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluierung gewährleisten.
Dieser dozentengeführte, live stattfindende Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer generativen KI-Anwendungen durch überwachtes Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluierungsdienste in Vertex AI verbessern möchten.
Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer:
- Fertigkeiten zum Anwenden von Techniken des überwachten Fine-Tunings auf Gemini-Modelle in Vertex AI erworben haben.
- Prompt-Management-Workflows, einschließlich Versionierung und Testing, implementieren können.
- Evaluierungsbibliotheken nutzen können, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
- verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen können.
Kursformat
- Interaktive Vorträge und Diskussionen.
- Praxisnahe Laborübungen mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
- Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.
Fortgeschrittene Techniken im Transfer Learning
14 StundenDiese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Experten, die beherrschende Fähigkeiten in modernen Transfer-Learning-Techniken erlangen und diese auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendermaßen in der Lage sein:
- Fortgeschrittene Konzepte und Methoden im Transfer Learning zu verstehen.
- Domänenspezifische Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle zu implementieren.
- Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
- Das Multi-Task-Fine-Tuning zu meistern, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.
Strategien für kontinuierliches Lernen und Modellaktualisierung für feinabgestimmte Modelle
14 StundenDiese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau für die Instandhaltung sowie MLOps-Professionals, die robuste Continual-Learning-Pipelines und effektive Aktualisierungsstrategien für bereitgestellte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kontinuierliche Lernarbeitsabläufe für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
- Das katastrophale Vergessen durch geeignetes Training und Memory-Management zu minimieren.
- Überwachungs- und Aktualisierungsanlässe basierend auf Modelldrift oder Datenänderungen zu automatisieren.
- Aktualisierungsstrategien für Modelle in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.
Bereitstellung von Fine-Tuned-Modellen in der Produktion
21 StundenDiese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fortgeschrittene, die feinjustierte Modelle zuverlässig und effizient bereitstellen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Herausforderungen beim Bereitstellen von Fine-Tuned-Modellen in der Produktion zu verstehen.
- Modelle mit 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.
Domänenspezifisches Fine-Tuning für den Finanzsektor
21 StundenDieses instructor-led Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen auf fortgeschrittenem Niveau, die praktische Fähigkeiten zur Anpassung von KI-Modellen für kritische Finanzaufgaben erwerben möchten.
Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:
- Die Grundlagen des Fine-Tunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
- Vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzbereich zu nutzen.
- Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Erzeugung von Finanzratschlägen anzuwenden.
- Die Einhaltung finanzregulatorischer Anforderungen wie DSGVO und SOX zu gewährleisten.
- Datensicherheits- und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen umzusetzen.
Feinabstimmung von Modellen und Large Language Models (LLMs)
14 StundenDieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:
- Die Prinzipien des Fein-Tunings und dessen Anwendungen verstehen.
- Datensätze zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorbereiten.
- Large Language Models (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabstimmen.
- Die Modellleistung optimieren und häufige Herausforderungen bewältigen.
Feinabstimmung multimodaler Modelle
28 StundenDieses von Instruktoren geleitete, live durchgeführte Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die multimodale Modell-Feinabstimmung für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
- Multimodale Datensätze effizient vorzubereiten und vorzuverarbeiten.
- Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
- Modelle für reale Anwendungen und Leistungsoptimierung anzupassen.
Feinabstimmung für Natural Language Processing (NLP)
21 StundenDiese live stattfindende Schulung mit Dozent in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch effektive Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle verbessern möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben verstehen.
- vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen feinabstimmen können.
- Hyperparameter optimieren können, um die Modellleistung zu verbessern.
- feinabgestimmte Modelle bewerten und in realen Szenarien bereitstellen können.
Feinabstimmung von KI für Finanzdienstleistungen: Risikovorhersage und Betrugserkennung
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Data Scientists und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kredit-Scoring, Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Verwendung domänenspezifischer Finanzdaten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:
- KI-Modelle auf Finanzdatensätzen feinabstimmen, um die Vorhersagegenauigkeit bei Betrug und Risiken zu verbessern.
- Techniken wie Transfer Learning, LoRA und Regularisierung anwenden, um die Effizienz der Modelle zu steigern.
- Aspekte der finanziellen Compliance in den Arbeitsablauf des KI-Modelings integrieren.
- feinabgestimmte Modelle für den produktiven Einsatz in Finanzdienstleistungsplattformen bereitstellen.
Feinabstimmung von KI für das Gesundheitswesen: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und Prognosen der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich Elektronische Krankenakten (EMR), Bildgebungsdaten und Zeitreihendaten, feinabzustimmen.
- Transferlernen, Domain-Adaption und Modellschrumpfung in medizinischen Kontexten anzuwenden.
- Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Feinabstimmung (Fine-Tuning) von DeepSeek LLM für benutzerdefinierte KI-Modelle
21 StundenDiese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte KI-Anwendungen zu erstellen, die auf bestimmte Branchen, Domänen oder Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen zu verstehen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3.
- Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinabstimmung vorzuverarbeiten.
- DeepSeek LLM für domänenspezifische Anwendungen feinabzustimmen.
- Feingestimmte Modelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.
Anpassung von Verteidigungs-KI-Systemen für autonome Systeme und Überwachung
14 StundenDiese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene in den Bereichen Verteidigungs-KI-Ingenieurwesen und Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle für autonome Fahrzeuge, Drohnen und Überwachungssysteme anpassen und dabei strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:
- Computer Vision- und Sensor-Fusion-Modelle für Überwachungs- und Zielerfassungsaufgaben feinabstimmen können.
- autonome KI-Systeme an sich ändernde Umgebungen und Missionsprofile anpassen können.
- robuste Validierungs- und Ausfallsicherheitsmechanismen in Modell-Pipelines implementieren können.
- die Einhaltung defensspezifischer Compliance-, Sicherheits- und Schutzstandards gewährleisten können.
Feinabstimmung von Legal-AI-Modellen: Vertragsprüfung und Rechtsrecherche
14 StundenDieses von Instrukteuren geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Rechts-Tech-Ingenieure und KI-Entwickler mit mittlerem Fachniveau, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausel-Extraktion und automatisierte Rechtsrecherche in juristischen Dienstleistungsumgebungen feinabstimmen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:
- Rechtliche Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
- Feinabstimmungsstrategien anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei Rechtsaufgaben zu verbessern.
- Modelle bereitzustellen, die bei der Vertragsprüfung, -klassifizierung und -recherche unterstützen.
- Die Konformität, Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Ausgaben in Rechtskontexten sicherzustellen.
Feinabstimmung großer Sprachmodelle mit QLoRA
14 StundenDiese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, KI-Entwickler und Data Scientists auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die erlernen möchten, wie sie QLoRA nutzen können, um große Modelle effizient für spezifische Aufgaben und Anpassungen feinzustimmen.
Nach Abschluss dieser Schulung 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 zu implementieren.
- Die Leistung der Feinabstimmung auf begrenzten Rechenressourcen durch Quantierung zu optimieren.
- Feingestimmte Modelle effizient in Echtweltanwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.
Feinabstimmung leichtgewichtiger Modelle für die Edge-AI-Bereitstellung
14 StundenDieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler für eingebettete KI auf mittlerem Niveau sowie an Spezialisten im Bereich Edge Computing, die leichtgewichtige KI-Modelle feinabstimmen und optimieren möchten, um sie ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Geeignete vortrainierte Modelle für die Edge-Bereitstellung auszuwählen und anzupassen.
- Quantisierung, Pruning und andere Kompressionstechniken anzuwenden, um Modellgröße und Latenzzeit zu reduzieren.
- Modelle mittels Transfer Learning aufgabenspezifisch feinabzustimmen.
- optimierte Modelle auf realer Edge-HardwarePlattformen bereitzustellen.
