Kurs
Feinabstimmung mit Llama 3
FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 03/2026LlamaArtificial Intelligence2 Std.7 Videos22 Übungen1,700 XP3,494Leistungsnachweis
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Feinabstimmung des Llama-Modells
Dieser Kurs ist ein umfassender Leitfaden für die Vorbereitung und Arbeit mit Llama-Modellen. Mit praktischen Beispielen und Übungen lernst du, wie du verschiedene Llama-Feinabstimmungsaufgaben einrichtest.Datensätze für die Feinabstimmung vorbereiten
Schau dir erst mal die Techniken zur Vorbereitung von Datensätzen an, wie das Laden, Teilen und Speichern von Datensätzen mit der Hugging Face Datasets-Bibliothek, damit du hochwertige Daten für deine Llama-Projekte hast.Arbeite mit Feinabstimmungs-Frameworks
Probier mal aus, wie du mit coolen Bibliotheken wie TorchTune und SFTTrainer von Hugging Face deine Workflows optimieren kannst. Du lernst, wie du Feinabstimmungsrezepte konfigurierst, Trainingsargumente einrichtest und effiziente Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und Quantisierung mit BitsAndBytes nutzt, um die Ressourcennutzung zu optimieren. Indem du die im Kurs erlernten Techniken kombinierst, kannst du Llama-Modelle effizient an die Anforderungen deiner Projekte anpassen.Voraussetzungen
Working with Llama 31
Preparing for Llama fine-tuning
Explore options for fine-tuning Llama 3 models and dive into TorchTune, a library built to simplify fine-tuning. This chapter guides you through data preparation, TorchTune's recipe-based system, and efficient task configuration, providing the key steps to launch your first fine-tuning task.
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Fine-tuning with SFTTrainer on Hugging Face
Learn how fine-tuning can significantly improve the performance of smaller models for specific tasks. Start with fine-tuning smaller Llama models to enhance their task-specific capabilities. Next, discover parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA, and explore quantization to load and use even larger models.
Feinabstimmung mit Llama 3
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