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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