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Schulungsübersicht

Einführung in das Modell-Fine-Tuning in Ollama

  • Verständnis der Notwendigkeit des Feinabstimmens von KI-Modellen
  • Hauptvorteile der Anpassung für spezifische Anwendungen
  • Überblick über die Fähigkeiten von Ollama für das Fine-Tuning

Einrichten der Feinabstimmungsumgebung

  • Konfiguration von Ollama für die Anpassung von KI-Modellen
  • Installation erforderlicher Frameworks (PyTorch, Hugging Face usw.)
  • Sicherstellung der Hardwareoptimierung durch GPU-Beschleunigung

Vorbereitung von Datensätzen für das Fine-Tuning

  • Datenerfassung, Bereinigung und Vorverarbeitung
  • Techniken zur Beschriftung und Annotation
  • Best Practices für die Aufteilung von Datensätzen (Training, Validierung, Test)

Feinabstimmung von KI-Modellen in Ollama

  • Auswahl der geeigneten vortrainierten Modelle für die Anpassung
  • Abstimmen und Optimieren der Hyperparameter
  • Fine-Tuning-Workflows für Textgenerierung, Klassifizierung und mehr

Bewertung und Optimierung der Modellleistung

  • Metriken zur Beurteilung der Modellgenauigkeit und Robustheit
  • Umgang mit Bias- und Overfitting-Problemen
  • Leistungsbenchmarking und Iteration

Bereitstellung von angepassten KI-Modellen

  • Exportieren und Integrieren der feinabgestimmten Modelle
  • Skalierung der Modelle für Produktionsumgebungen
  • Sicherstellung von Compliance und Sicherheit bei der Bereitstellung

Fortgeschrittene Techniken zur Modellanpassung

  • Einsatz von Reinforcement Learning zur Verbesserung von KI-Modellen
  • Anwendung von Domain-Adaptation-Techniken
  • Erkundung von Modellkompression für mehr Effizienz

Zukunftstrends bei der KI-Modellanpassung

  • Neue Innovationen in den Methoden des Fine-Tunings
  • Fortschritte im Training von KI-Modellen mit geringem Ressourcenbedarf
  • Auswirkungen von Open-Source-KI auf die Adoption in Unternehmen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • KI-Forschende, die das Fine-Tuning von Modellen erkunden
  • Datenwissenschaftler, die KI-Modelle für spezifische Aufgaben optimieren
  • Entwickler großer Sprachmodelle, die maßgeschneiderte Sprachmodelle entwickeln
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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