Es gibt buchstäblich Tausende von großen Sprachmodellen oder LLMs, die für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden können. Hugging Face ist die De-facto-Drehscheibe für Sprachmodelle und bietet eine riesige Sammlung, in der Sie fast jedes Modell, das Sie benötigen, finden und verwenden können. Die Wahl des richtigen Modells kann eine mühsame Aufgabe sein, da es Modelle in verschiedenen Formen, Größen und Konfigurationen gibt und jedes Modell auf etwas anderes spezialisiert ist. Wenn du dich also an Hugging Face wendest, um das richtige Modell für deine Anforderungen zu finden, musst du die Kunst des Matchmakings beherrschen.

In diesem Kurs werden wir lernen, wie man durch den Hugging Face Hub für Modelle navigiert und deren Konfigurationen mit den eigenen Bedürfnissen abgleicht. Wir werden die Hauptmerkmale von Modellen (LLMs) verstehen, wie z. B. Größe, Rechenanforderungen, Spezialisierungen, Lizenzierung und so weiter. Wir werden uns mit verschiedenen Modellfamilien und ihren Spezialisierungen, Leistungen und Varianten befassen. Wir werden auch lernen, wie wir verschiedene Modelle von Hugging Face verwenden und sie auf der Grundlage Ihrer Anforderungen evaluieren können. Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die sich intensiv mit KI und maschinellem Lernen beschäftigen, darunter Data Scientists, Machine Learning Engineers, AI Engineers, LLM RAG Application Developers, Software Developers und IT Engineers. Der Kurs richtet sich an Personen, die aktiv Anwendungen entwickeln oder planen, die Large Language Models (LLMs) nutzen, und die ihre Fähigkeit verbessern wollen, die am besten geeigneten Modelle für ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen und zu nutzen. Die Teilnehmer sollten eine solide Grundlage in der Python-Programmierung und ein grundlegendes Verständnis von Large Language Models (LLMs) und ihrer programmatischen Nutzung haben, da der Kurs auf diesen Konzepten mit praktischen Programmierübungen und fortgeschrittenen Themen wie Modellauswahl, -vergleich und -evaluierung aufbaut. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer vier wichtige Ziele erreicht haben. Sie beherrschen die Navigation im Hugging-Face-Ökosystem und sind in der Lage, verschiedene Modelle zu finden und zu verstehen. Sie werden auch lernen, diese Modelle effektiv zu nutzen und sie auf der Grundlage verschiedener Faktoren und praktischer Überlegungen zu vergleichen. Darüber hinaus leitet der Kurs die Teilnehmer beim Testen und Bewerten verschiedener Modelle an und ermöglicht ihnen, die Ergebnisse anhand bestimmter Parameter zu bewerten und zu beurteilen. Letztendlich werden die Lernenden in die Lage versetzt, das am besten geeignete Modell für eine bestimmte Aufgabe auszuwählen, um eine optimale Leistung in ihren Anwendungen zu gewährleisten.