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Fine-Tuning lokaler KI-Modelle: Eigene Daten, eigene Modelle

Kategorie: Lokale KI Niveau: Experte Dauer: 50 Min Sprache: Deutsch Zugang: im Abo enthalten

Herausgegeben von der Tanagra Akademie · Zuletzt aktualisiert am

Alle Inhalte sind mit Hilfe von KI entstanden.

Wer lokale KI-Modelle wie Qwen, Gemma, Llama oder Mistral bereits über Ollama oder LM Studio betreibt, kennt ihre Stärken: volle Datenkontrolle, keine Cloud-Abhängigkeit, planbare Kosten. Doch irgendwann stößt man an eine Grenze. Das Modell versteht die Fachsprache der eigenen Branche nicht richtig, gibt zu allgemeine Antworten oder ignoriert den gewünschten Kommunikationsstil. Genau hier...

Sketchnote zum Kurs Fine-Tuning lokaler KI-Modelle: Eigene Daten, eigene Modelle

Auf einen Blick

KategorieLokale KI
NiveauExperte
Dauer50 Min
SpracheDeutsch
Zugangim Abo enthalten
Zuletzt aktualisiert

Inhalt des Kurses

  1. Lektion 1: Was Fine-Tuning bedeutet und wann es sich lohnt
  2. Lektion 2: Hardware-Anforderungen und Modellauswahl
  3. Lektion 3: Trainingsdaten vorbereiten: Qualität vor Quantität
  4. Lektion 4: Fine-Tuning-Praxis mit Unsloth, Axolotl und MLX
  5. Lektion 5: Evaluierung, Iteration und Deployment
  6. Lektion 6: Governance, Compliance und Skalierung
  7. Gesamtzusammenfassung
  8. Quellenverzeichnis

Quellen und weiterführende Links

Worauf sich dieser Kurs stützt:

Vollständiger Kurs

Dieser Kurs ist Teil des Akademie-Abos. Enthalten sind alle Kurse des Katalogs, laufende Aktualisierungen und neue Kurse während der Laufzeit.

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