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Schulung Hugging Face für Einsteiger: offene Modelle finden, prüfen und im eigenen Projekt einsetzen
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
Dieses Seminar arbeitet deshalb zwei Tage an genau dieser Aufgabe, und zwar an zwei Fällen, die im Kurs durchgezogen werden: Texte nach Thema sortieren und eine Tonaufnahme verschriftlichen. Am ersten Tag wird gesucht, gelesen und entschieden; am zweiten Tag wird ausgeführt, an einem selbst angelegten Prüfsatz gemessen und die Entscheidung dokumentiert. Trainiert wird nichts, und es wird keine Mathematik gebraucht.
Hugging Face wird dabei als das behandelt, was es heute ist: eine Bezugsquelle für offene Modelle über Text, Bild und Audio hinweg, nicht eine Plattform für Sprachverarbeitung allein und nicht ein Dienst, der die Rechenarbeit übernimmt. Wer ein Modell vom Hub einsetzt, betreibt es selbst, mit allen Vorteilen, die das für den Datenschutz hat, und mit der Verantwortung, die daran hängt. Ein Kapitel behandelt deshalb ausdrücklich die Lizenzlage, denn „offen” heißt nicht „frei verwendbar”.
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einem weiteren Natural Language Processing (NLP) Seminar aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Wer das Seminar besucht hat, kann den Hub nach Aufgabenkategorien durchsuchen und dabei Abrufzahlen, letzte Änderung, Modellgröße und Sprachabdeckung als Auswahlkriterien benutzen, gezielt deutschsprachige und mehrsprachige Modelle finden, eine Modellkarte auf Trainingsdaten, vorgesehenen Einsatz und bekannte Grenzen prüfen und eine unzureichende Karte als solche erkennen, die Herkunft eines Modells bis zum Grundmodell zurückverfolgen, die Lizenz eines Modells bestimmen und freie Lizenzen von Modelllizenzen mit Nutzungsbeschränkung unterscheiden, für die eigene Aufgabe festhalten, ob Kennzeichnungspflichten nach Artikel 50 der KI-Verordnung greifen, eine Arbeitsumgebung einrichten und Modelle für Klassifikation, Zusammenfassung, Transkription und Bilderkennung über die Pipeline-Schnittstelle ausführen, den Speicherbedarf und das Verhalten bei knappem Grafikspeicher beurteilen, einen eigenen Prüfsatz mit bekannten richtigen Antworten anlegen, zwei Kandidaten daran messen und ihre Fehler bewerten, die Auswahl mit Zahlen begründen, das Modell in ein Verarbeitungsskript einbauen und die Entscheidung mit Modell, Fassung, Lizenz, Prüfergebnis und Grenzen dokumentieren.
Details
Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Tag 1: Finden, lesen, entscheiden
- 1. Was Hugging Face ist und was es nicht ist
- Den Hub als Bezugsquelle für Modelle, Datensätze und Demonstrationen einordnen, nicht als Dienst, der die Rechenarbeit übernimmt
- Die drei Bibliotheken transformers, datasets und tokenizers auseinanderhalten und je Bibliothek sagen, wofür sie gebraucht wird
- Abgrenzen, wann ein offenes Modell vom Hub die richtige Wahl ist und wann eine fremde Schnittstelle besser passt
- 2. Ein Modell finden
- Nach Aufgabenkategorie suchen statt nach Modellnamen und die Filter des Hubs gezielt einsetzen
- Die Angaben lesen, die etwas bedeuten: Zahl der Abrufe, letzte Änderung, Modellgröße, unterstützte Sprachen
- Deutschsprachige und mehrsprachige Modelle gezielt finden und die Falle der rein englischen Modelle umgehen
- Je Aufgabe zwei Kandidaten auswählen und die Auswahl in zwei Sätzen begründen
- 3. Die Modellkarte prüfen
- Durchgehen, was eine Modellkarte enthalten soll: Trainingsdaten, vorgesehener Einsatz, bekannte Grenzen und Verzerrungen
- An Beispielen erkennen, wann eine Karte leer, geschönt oder nur ein Verweis ist, und entscheiden, was dann zu tun ist
- Die Herkunft zurückverfolgen: Grundmodell, Ableitung, und wer woran etwas geändert hat
- 4. Lizenz und Einsatzrecht
- Die Lizenzlage prüfen und unterscheiden: freie Lizenzen gegenüber Modelllizenzen mit Nutzungsbeschränkungen, und was bei zugangsbeschränkten Modellen zu bestätigen ist
- Kennzeichnung einordnen: wer mit einem Modell vom Hub Texte, Bilder, Stimmen oder Videos erzeugt, erfüllt die Transparenzpflichten nach Artikel 50 der KI-Verordnung selbst; wer nur klassifiziert, erkennt oder verschriftlicht, löst sie nicht aus, und diese Grenze wird für die eigenen Aufgaben festgehalten
- Für das eigene Haus festhalten, welche Lizenzen zulässig sind und wer die Entscheidung trifft
- Praxis-Übung 1: Für die beiden Kursaufgaben je zwei Modellkandidaten auswählen, die vier Modellkarten nach einer vorgegebenen Prüfliste durchgehen, die Lizenzen bestimmen und das Ergebnis als Entscheidungsvorlage auf einer Seite festhalten.
- Tag 2: Ausführen, messen, dokumentieren
- 5. Modelle ausführen
- Umgebung einrichten, ein Modell laden und mit der Pipeline-Schnittstelle die erste Vorhersage erzeugen
- Feststellen, wo das Modell auf der Platte liegt, wie groß es ist und warum der erste Aufruf länger dauert
- Auf der eigenen Maschine rechnen: Prozessor gegenüber Grafikkarte, und was bei zu wenig Grafikspeicher passiert
- Vier Aufgabenarten durchspielen: Textklassifikation, Zusammenfassung, Transkription und Bilderkennung
- 6. Am eigenen Fall bewerten
- Einen kleinen Prüfsatz anlegen: fünfzig Fälle mit bekannter richtiger Antwort, von Hand erstellt
- Beide Kandidaten gegen denselben Prüfsatz messen und die Ergebnisse nebeneinanderstellen
- Die Fehler ansehen statt sie nur zu zählen: wo irrt das Modell, und ist dieser Irrtum im eigenen Verfahren tragbar
- Entscheiden, welches Modell genommen wird, und die Entscheidung mit den gemessenen Zahlen begründen
- 7. Einbauen und weitergeben
- Das gewählte Modell in ein kleines Python-Skript einbauen, das eine Datei oder einen Ordner verarbeitet
- Die Auswahl dokumentieren: Modell, Fassung, Lizenz, Prüfergebnis, Grenzen, Datum
- Festlegen, wann die Auswahl erneut geprüft wird, und bestimmen, wo die Vertiefung weitergeht
- Praxis-Übung 2: Die vier Kandidaten ausführen, einen Prüfsatz aus fünfzig Fällen anlegen, beide Aufgaben damit messen, je Aufgabe ein Modell begründet auswählen, es in ein Verarbeitungsskript einbauen und das Auswahlprotokoll fertigstellen.
- (Pflegestand: Hugging Face Hub und Bibliothek transformers in der Reihe 5.x; Stand 16. Oktober 2026)
Zielgruppe & Vorkenntnisse
- Entwickelnde und technische Fachkräfte, die eine Aufgabe mit einem vortrainierten Modell lösen wollen, ohne selbst zu trainieren
- Datenanalysten, die bisher mit fremden Schnittstellen arbeiten und auf offene Modelle umstellen sollen
- IT- und Fachverantwortliche, die ein Modell auswählen und die Auswahl gegenüber Datenschutz oder Einkauf begründen müssen
- Teams, die aus Datenschutzgründen Modelle im eigenen Haus betreiben wollen und vor der Auswahl stehen
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. | |
| Digitales Badge | |
Mit dem Abschluss der Schulung erhalten Sie ein digitales Badge, das Ihre Teilnahme und Ihren Lernerfolg bescheinigt. | |
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
- 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