Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Führe QLoRA-Feintuning auf einer RTX 4090 mit 3.500 Schriftsätzen durch und vergleiche die Modelle. Erhalte dein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Fine-tune ein 7-8B-LLM mit QLoRA auf einer einzigen RTX-4090 für juristische Schriftsätze einer Boutique-Kanzlei und belege die Qualitätsverbesserung gegenüber dem Basismodell.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- QLoRA als kombinierte 4-Bit-Quantisierungs- und LoRA-Methode praktisch anwenden
- LLM-Fine-Tuning unter strengen VRAM-Constraints (24 GB) planen
- Eine domänenspezifische LLM-Evaluation mit menschlichen Bewertungen aufsetzen
- Eine On-Premise-Inferenz-Anleitung für eine Nicht-Tech-Organisation schreiben
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fine-Tuning Large Language Models
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML-Ingenieur:in
On-Premise-Fine-Tuning unter harten Hardware-Constraints für eine sensible Domäne ist eine wachsende Klasse von Aufgaben für ML-Ingenieurinnen in regulierten Branchen.
Dieses Projekt schärft
- qlora
- lora
- supervised-fine-tuning
KI-Ingenieur:in
Den ganzen On-Prem-Stack inklusive Quantisierung und Deploy für eine Kanzlei aufzubauen entspricht der Arbeit von KI-Ingenieurinnen in Boutique-Beratungen und Legal-Tech-Startups.
Dieses Projekt schärft
- quantization
- huggingface
- qlora
NLP-Ingenieur:in
Domänenspezifisches Fine-Tuning + menschliche Evaluation ist eine wiederkehrende Verantwortung von NLP-Ingenieurinnen in Fachverlagen und Kanzleien.
Dieses Projekt schärft
- llm-evaluation
- supervised-fine-tuning
- huggingface
Noch eine Sache