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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