Eigene KI-Modelle lokal fine-tunen

Das lokale Fine-Tuning eigener KI-Modelle bietet dir volle Kontrolle über Datenschutz, Kosten und Anpassung an deine Anforderungen. Hier zeigen wir dir, wie du erfolgreich startest.

Wo bekomme ich Basis-Modelle?

Für lokales Fine-Tuning eignen sich vortrainierte Modelle, beispielsweise:

Hugging Face: Plattform mit tausenden vortrainierten Modellen, darunter Llama 3, GPT-J und Mistral.
Open Source Communities: GitHub-Repositories, die spezielle Modelle frei bereitstellen.
Meta AI: z.B. das Llama-Modell speziell für kommerzielle Nutzung geeignet.

Welches Modell passt zu mir?

Die Wahl zwischen Chat- und Instruct-Modellen hängt von deinem Use Case ab:

Chat-Modelle (z.B. GPT-Modelle)

Geeignet für interaktive, dialogbasierte Anwendungen
Brauchen gut strukturierte Konversationsdaten

Instruct-Modelle (z.B. Alpaca, Dolly)

Besser für klar definierte Aufgaben mit festen Anweisungen
Einfachere Datenaufbereitung

Die richtigen Trainingsdaten vorbereiten

Deine Trainingsdaten sollten klar strukturiert und hochwertig sein:

Format: JSONL oder CSV mit eindeutigen Input-Output-Paaren
Keine Duplikate oder widersprüchlichen Inhalte
Ausreichend Beispiele: mindestens 1000 für kleinere Fine-Tunings

Praxisbeispiel: Fine-Tuning mit PyTorch



from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
import datasets

Modell und Tokenizer laden

model_name = “mistralai/Mistral-7B”
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Daten laden

dataset = datasets.load_dataset(‘csv’, data_files=‘train.csv’)

Trainingsargumente festlegen

training_args = TrainingArguments(
output_dir=”./results”,
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
logging_steps=10,
)

Training starten

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset[“train”].map(lambda examples: tokenizer(examples[“text”], truncation=True, padding=“max_length”), batched=True),
)

trainer.train()



                    Lessons Learned
                    
                        Starte klein: Teste zunächst mit wenigen Daten.
                        Datenqualität: Verbringe Zeit mit guter Datenaufbereitung.
                        Parameter-Tuning: Experimentiere mit Batch-Size, Epochs und Lernrate.
                    

                    Fazit
                    Lokales Fine-Tuning ist nicht kompliziert. Wähle das richtige Modell, bereite deine Daten sorgfältig vor und nutze Frameworks wie PyTorch für schnelle Ergebnisse.

                    Brauchst du Unterstützung beim Fine-Tuning? Wir helfen dir bei allen Schritten - praktisch und zielführend.