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Schulung Hugging Face und Transformer-Modelle: Einführung und Anwendung
NLP mit Hugging Face: Modelle trainieren und bereitstellen
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Preis nach Angebot
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Beschreibung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie sie die Hugging Face Plattform und deren APIs nutzen können, um vortrainierte Transformer-Modelle zu verwenden und anzupassen. Es umfasst die Installation, Anwendung und Feinabstimmung von Modellen sowie fortgeschrittene Techniken wie das Fine-Tuning auf eigene Daten. Praxisorientierte Übungen bieten den Teilnehmern die Möglichkeit, ihre eigenen Modelle zu entwickeln und in der Cloud bereitzustellen.
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einer weiteren KI Weiterbildung aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, vortrainierte Modelle von Hugging Face für verschiedene NLP-Aufgaben zu verwenden und sie mithilfe der Hugging Face API in Anwendungen zu integrieren.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in Hugging Face und seine Ökosysteme
- Überblick über Hugging Face
- Was ist Hugging Face? Einführung in die Plattform, die sich auf maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) spezialisiert hat. Vorstellung der Transformers-Bibliothek und ihrer Bedeutung für die Nutzung vortrainierter Modelle.
- Anwendungsbereiche von Hugging Face : NLP-Anwendungen wie Textgenerierung, Textklassifizierung, Übersetzung, Sentiment-Analyse und mehr. Beispiele für den Einsatz von Hugging Face in der Industrie und Forschung.
- Model Hub : Überblick über den Hugging Face Model Hub , wo Tausende von vortrainierten Modellen bereitgestellt werden, die für verschiedene Aufgaben und Anwendungsfälle genutzt werden können.
- Grundlagen der Verwendung von Transformern
- Was sind Transformer-Modelle? Einführung in die Architektur von Transformern und wie sie die natürliche Sprachverarbeitung revolutioniert haben.
- Vortrainierte Modelle nutzen : Vorstellung der vortrainierten Modelle (wie GPT, BERT, T5) und deren Anwendung. Diskussion über die Vorteile des Einsatzes vortrainierter Modelle im Gegensatz zu Modellen, die von Grund auf trainiert werden.
- Pipelines in Hugging Face : Erklärung der Pipelines -API, die eine einfache und schnelle Möglichkeit bietet, vortrainierte Modelle zu laden und für Standard-NLP-Aufgaben zu verwenden (Textgenerierung, Klassifizierung, Übersetzung).
- Installation und Nutzung der Hugging Face API
- Installation der Hugging Face Bibliotheken : Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation der notwendigen Bibliotheken wie Transformers und Datasets .
- Arbeiten mit der Hugging Face API : Anleitung zur Nutzung der API, um Modelle aus dem Hugging Face Model Hub zu laden und direkt in Anwendungen zu integrieren.
- Erste Schritte mit vortrainierten Modellen : Beispiele zur Anwendung von vortrainierten Modellen für Aufgaben wie Textgenerierung und Textklassifizierung.
- Überblick über Hugging Face
- Praxisübung 1: Anwendung von vortrainierten Modellen mit Hugging Face
- Ziel der Übung : Die Teilnehmer verwenden vortrainierte Modelle aus dem Hugging Face Model Hub für verschiedene Aufgaben.
- Projektbeschreibung : Erstellung einfacher Anwendungen zur Textgenerierung, Klassifizierung oder Übersetzung mithilfe der Hugging Face API.
- Tools : Hugging Face API , Transformers , Python .
- Ergebnisse : Teilnehmer präsentieren die von ihnen erstellten NLP-Anwendungen und analysieren die Ergebnisse der vortrainierten Modelle.
- Ziel der Übung : Die Teilnehmer verwenden vortrainierte Modelle aus dem Hugging Face Model Hub für verschiedene Aufgaben.
- Feinabstimmung von Modellen und Erweiterte Techniken
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) von Modellen
- Was ist Fine-Tuning? Erklärung, wie vortrainierte Modelle auf spezifische Aufgaben oder Daten feinabgestimmt werden können, um bessere Ergebnisse in spezialisierten Anwendungsfällen zu erzielen.
- Feinabstimmung eines Modells : Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Feinabstimmung eines vortrainierten Modells auf eigene Daten. Einsatz der Hugging Face API, um ein Modell zu trainieren und auf eine spezifische Aufgabe anzupassen.
- Datensätze verwenden : Einführung in die Datasets-Bibliothek von Hugging Face, die den Zugriff auf Tausende von Datensätzen für NLP-Aufgaben bietet. Anleitung zur Integration eigener Daten in das Fine-Tuning.
- Erweiterte Funktionen der Hugging Face API
- Arbeiten mit benutzerdefinierten Modellen : Anpassung von vortrainierten Modellen und Implementierung eigener Modelle auf Basis der Hugging Face API.
- Modelle speichern und teilen : Wie man angepasste Modelle speichert und sie im Hugging Face Model Hub teilt.
- Evaluation und Optimierung : Verwendung von Evaluationstools und Metriken in der Hugging Face API, um die Leistung von Modellen zu analysieren und zu optimieren.
- Hugging Face in der Cloud und Zusammenarbeit
- Hugging Face Spaces : Einführung in Spaces , die Plattform von Hugging Face, auf der Modelle und Anwendungen gehostet und für Teams freigegeben werden können.
- Integration mit anderen Cloud-Diensten : Verbindung von Hugging Face mit Cloud-Diensten wie AWS, Azure oder Google Cloud für die Skalierung von KI-Modellen und zur Nutzung leistungsfähiger Ressourcen.
- Zusammenarbeit und Open Source : Nutzung von Open-Source-Modellen und die Möglichkeit, mit der globalen Community von Forschern und Entwicklern zusammenzuarbeiten.
- Feinabstimmung (Fine-Tuning) von Modellen
- Praxisübung 2: Fine-Tuning und Einsatz eines Modells mit eigenen Daten
- Ziel der Übung : Die Teilnehmer führen eine Feinabstimmung eines vortrainierten Modells auf ihre eigenen Datensätze durch und evaluieren dessen Leistung.
- Projektbeschreibung : Fine-Tuning eines Modells auf spezifische Aufgaben (z.B. Textklassifizierung, Sentiment-Analyse) unter Verwendung eines benutzerdefinierten Datensatzes. Speicherung und Bereitstellung des Modells auf Hugging Face Spaces.
- Tools : Transformers , Datasets , Hugging Face API .
- Ergebnisse : Teilnehmer präsentieren ihre feinabgestimmten Modelle und zeigen, wie sie diese für spezifische Aufgaben angepasst haben.
- Ziel der Übung : Die Teilnehmer führen eine Feinabstimmung eines vortrainierten Modells auf ihre eigenen Datensätze durch und evaluieren dessen Leistung.
Zielgruppe & Vorkenntnisse
Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler und KI-Spezialisten, die NLP-Modelle mit Hugging Face implementieren möchten. Grundkenntnisse in Python und maschinellem Lernen sind von Vorteil.
Ihre Schulung
In Präsenz | Online |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (via DHL). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Nach Abschluss des Seminars erhalten Sie das Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis per E-Mail als PDF. | |
Organisation
In Präsenz | Online | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen via DHL zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
In Präsenz | Online |
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Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
- Lernumgebung in der Cloud
- Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen