Feintuning mit Hugging Face erlaubt es, Basismodelle gezielt auf eigene Daten und Aufgaben anzupassen. Machine Learning Engineers steuern diesen Prozess von der Datenvorbereitung bis zum Betrieb.
!Kursinhalt
!1. Rahmen des Feintunings
*Abgrenzung zu Prompt- und RAG-Ansätzen
*Auswahl der Basismodelle
*typische Einsatzszenarien
!2. Datenvorbereitung
*Strukturierung der Beispiele
*Qualitätssicherung der Daten
*Umgang mit sensiblen Informationen
!3. Training
*Konfiguration in Hugging Face
*Monitoring der Verläufe
*Umgang mit Ressourcenengpässen
!4. Evaluation und Bereitstellung
*Testaufbau und Vergleich
*Versionierung
*Einbindung in Anwendungen
!Berufliche Relevanz
*Feintuning erhöht die Passung von Modellen an spezifische Anforderungen
*strukturierte Datenvorbereitung ist der Schlüsselhebel
*klare Evaluation schützt vor Fehleinschätzungen