Schulungsübersicht

Einführung in das Modell Fine-Tuning auf Ollama

  • Verständnis für die Notwendigkeit der Feinabstimmung von KI-Modellen
  • Hauptvorteile der Anpassung für spezifische Anwendungen
  • Überblick über die Fähigkeiten von Ollama zur Feinabstimmung

Einrichten der Fine-Tuning-Umgebung

  • Konfigurieren von Ollama für die Anpassung von KI-Modellen
  • Installation der erforderlichen Frameworks (PyTorch, Hugging Face, etc.)
  • Sicherstellen der Hardware-Optimierung mit GPU-Beschleunigung

Vorbereiten von Datensätzen für Fine-Tuning

  • Sammeln, Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten
  • Techniken zur Beschriftung und Annotation
  • Bewährte Verfahren für die Aufteilung von Datensätzen (Training, Validierung, Testen)

Fine-Tuning KI-Modelle auf Ollama

  • Auswahl der richtigen vortrainierten Modelle für die Anpassung
  • Abstimmung der Hyperparameter und Optimierungsstrategien
  • Feinabstimmung von Arbeitsabläufen für Texterstellung, Klassifizierung und mehr

Bewerten und Optimieren der Modellleistung

  • Metriken zur Bewertung der Modellgenauigkeit und Robustheit
  • Behandlung von Problemen mit Verzerrungen und Überanpassung
  • Leistungsbenchmarking und Iteration

Einsatz von angepassten AI-Modellen

  • Exportieren und Integrieren von fein abgestimmten Modellen
  • Skalierung von Modellen für Produktionsumgebungen
  • Sicherstellung von Compliance und Sicherheit bei der Bereitstellung

Fortgeschrittene Techniken für die Modellanpassung

  • Verstärkungslernen für die Verbesserung von KI-Modellen
  • Anwendung von Techniken zur Domänenanpassung
  • Erforschung der Modellkompression für mehr Effizienz

Zukünftige Trends in der KI-Modellanpassung

  • Aufkommende Innovationen in der Feinabstimmung von Methoden
  • Fortschritte beim Training von KI-Modellen mit geringem Ressourceneinsatz
  • Auswirkungen von Open-Source-KI auf die Einführung in Unternehmen

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

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

Zielgruppe

  • KI-Forscher, die die Feinabstimmung von Modellen untersuchen
  • Datenwissenschaftler, die KI-Modelle für bestimmte Aufgaben optimieren
  • LLM-Entwickler, die angepasste Sprachmodelle erstellen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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