Kurs · 7 Kapitel

Fine-Tuning & Distillation offener Modelle

From we should fine-tune to a governed loop: LoRA on open weights, distillation from frontier models, and the evals that prove it worked.

Kostenpflichtigadvanced7 Kapitel124 minEnglisch + 6 SprachenZertifikat nach Abschluss

Das wirst du können

  • Ein Entscheidungsbaum dafür, wann sich Fine-Tuning lohnt, und das Lab, mit dem du das an deiner eigenen Aufgabe belegst.
  • Wie aus einem Haufen gescrapter Beispiele die paar hundert kuratierten, deduplizierten und lizenzierten Zeilen werden, die das Training wirklich lohnen.
  • Den Adapter auf die Aufgabe zuschneiden, die GPU auf den Adapter zuschneiden, und den Checkpoint wählen, der wirklich generalisiert.
  • Das Urteilsvermögen eines Frontier-Modells in Trainingssignal für dein offenes Modell verwandeln, ohne die Grenze zu überschreiten, die dessen Nutzungsbedingungen ziehen.
  • Aus einem einzelnen bestandenen Score ein dokumentiertes Vorher-Nachher-Harness, ein Capability-Drift-Set und ein Ship/No-Ship-Gate machen, das jeder andere nachvollziehen könnte.
  • Aus einem Checkpoint, der das Gate bestanden hat, einen laufenden Adapter mit Namen, Canary und Rollback-Plan machen.

Was drin ist

  1. 1
    Offene Modelle feintunen: Start hier

    Sechs Kapitel, die einen Checkpoint mit offenen Gewichten von der Fine-Tuning-Entscheidung bis zum ausgelieferten Adapter mit Rollback-Plan begleiten.

    10 min
  2. 2
    Die Fine-Tuning-Entscheidung

    Ein Entscheidungsbaum dafür, wann sich Fine-Tuning lohnt, und das Lab, mit dem du das an deiner eigenen Aufgabe belegst.

    18 min
  3. 3
    Dataset-Engineering fürs Tuning

    Wie aus einem Haufen gescrapter Beispiele die paar hundert kuratierten, deduplizierten und lizenzierten Zeilen werden, die das Training wirklich lohnen.

    18 min
  4. 4
    LoRA & QLoRA in der Praxis

    Den Adapter auf die Aufgabe zuschneiden, die GPU auf den Adapter zuschneiden, und den Checkpoint wählen, der wirklich generalisiert.

    20 min
  5. 5
    Distillation von Frontier-Modellen

    Das Urteilsvermögen eines Frontier-Modells in Trainingssignal für dein offenes Modell verwandeln, ohne die Grenze zu überschreiten, die dessen Nutzungsbedingungen ziehen.

    20 min
  6. 6
    Evals, die beweisen, dass es funktioniert hat

    Aus einem einzelnen bestandenen Score ein dokumentiertes Vorher-Nachher-Harness, ein Capability-Drift-Set und ein Ship/No-Ship-Gate machen, das jeder andere nachvollziehen könnte.

    18 min
  7. 7
    Dein getuntes Modell servieren

    Aus einem Checkpoint, der das Gate bestanden hat, einen laufenden Adapter mit Namen, Canary und Rollback-Plan machen.

    20 min

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