Definieren Sie das erwartete Verhalten.
Wir können mit der Definition von Anweisungen, Beispielen und Ausgabeformaten beginnen. Dies bietet eine nützliche Grundlage für die Messung dessen, was durch weitere Anpassungen erreicht wird.
KI-TrainingIhre Beispiele.
Ihre Beispiele.
Ein Modell, das besser für die Aufgabe geeignet ist.
Das Studio hilft bei der Datenaufbereitung, der Anpassung eines Modells und der Bewertung seines Verhaltens bei einer bestimmten Aufgabe. Jeder Schritt sollte zu einer konkreten Entscheidung führen.
Unsere vorgeschlagene UnterstützungLerne eine Aufgabe.
Lerne eine Aufgabe.
Überprüfen Sie, was sich ändert.
Eingehende Anfragen klassifizieren, eine Bildkategorie erkennen oder eine Antwort in einem Business-Format verfassen: Die Schulung beginnt mit der Beschreibung des erwarteten Ergebnisses und der Fehler, auf die es ankommt.
Wir können die Anpassung eines bestehenden Modells, ein Netz für eine bestimmte Aufgabe und die Integration in Ihre Werkzeuge bewerten. Das Studio in Pont-Audemer unterstützt Organisationen in ganz Frankreich und verfolgt mit seinen KI-Projekten europäische Ziele.
Eine messbare Schleife.Vorbereiten · Trainieren · Bewerten
- Ausgangspunkt
- Eine definierte Aufgabe
- Ausgangsmaterial
- Überprüfbare Beispiele
- Entscheidung
- Gemeinsame Kriterien
Umfang, Leistungen und Zielumgebung werden bei der Festlegung des Projektumfangs festgelegt.
Neuronale NetzeBerechnungsebenen.
Berechnungsebenen.
Training mit definiertem Rahmen.
Ein Netzwerk wandelt Daten über Rechenebenen um. Das Training passt seine Parameter anhand von Beispielen und einem Ziel an. Die Auswertung beobachtet dann das Verhalten anhand von Daten, die außerhalb des Trainings gespeichert sind.
- 01EingabenDaten zur Analyse
- 02RechenschichtenDie erlernte Transformation
- 03AusgabenDie zu bewertende Antwort
Um Ebenen und Parameter zu verstehen: der Leitfaden für neuronale Netze PyTorch.
Wählen Sie einen Ansatz
Der richtige Ansatz für Ihre Bedürfnisse.
Beim Scoping werden mehrere Ansätze anhand derselben Beispiele verglichen. Die Systemkomplexität sollte in einem angemessenen Verhältnis zur Aufgabe und ihrem Betrieb stehen.
Finden Sie die richtigen Informationen.
Ein Assistent kann relevante Passagen aus Ihren Dokumenten abrufen und sie dem Modell gemeinsam mit der Anfrage bereitstellen. Dieser Ansatz betrifft Quellen, Aktualisierungen und die Nachvollziehbarkeit von Antworten.
Entdecken Sie den DokumentenassistentenPassen Sie sich anhand von Beispielen an.
Durch die Feinabstimmung wird das Lernen eines vorab trainierten Modells für eine Aufgabe fortgesetzt. Methoden wie LoRA trainieren Anpassungsmatrizen, während die ursprünglichen Gewichte eingefroren bleiben. Ihre Relevanz wird anhand der ausgewählten Anwendungsfälle überprüft.
Das Prinzip ist im beschrieben Hugging Face PEFT-Dokumentation.
Bewerten Sie eine fokussierte Aufgabe.
Zur Klassifizierung, Bildanalyse oder Vorhersage strukturierter Daten können wir ein dediziertes Netzwerk bewerten. Verfügbare Beispiele, die Basismethode und Laufzeitbeschränkungen leiten das Experimentieren.
Vom Datensatz bis zur Unternehmensauswertung.
- 01 · Definieren
Die Aufgabe und die Ausgangsbasis
Wir definieren Eingaben, erwartete Antworten, Erfolgskriterien und akzeptable Fehler. Das aktuelle Verhalten bietet einen Vergleich, um zu entscheiden, ob das Experimentieren einen Mehrwert bietet.
- 02 · Vorbereiten
Beispiele und Bewertungssets
Die Arbeit umfasst Nutzungsrechte, Bereinigung, Annotation und Datentrennung. Zurückgehaltene Testfälle sollen prüfen, wie gut das Modell mit neuen Beispielen umgeht.
- 03 · Experiment
Reproduzierbare Anpassung
Wir bereiten Tests vor, verfolgen Konfigurationen und bewahren nützliche Versionen auf. Beobachtete Fehler leiten Iterationen, wobei auf seltene Fälle und Anfragen außerhalb des vorgesehenen Umfangs geachtet wird.
- 04 · Integrieren
Ein betriebsbereites System
Die ausgewählte Version wird in ihrer Zielumgebung getestet. Je nach Projekt bereiten wir die API, menschliche Genehmigungsregeln, technische Protokolle, Dokumentation und Updatebedingungen vor.
Leistungen, die Ihr Team übernehmen kann.
- Eine Definition der Aufgabe, des Umfangs und der Abnahmekriterien.
- Eine Bestandsaufnahme der verwendeten Daten, Transformationen und Annotationsregeln.
- Testkonfigurationen und je nach gewählter Lösung lieferbare Gewichte oder Adapter.
- Ein Bewertungsbericht, der die beobachteten Ergebnisse und Testbeschränkungen darstellt.
- Laufzeit-, Integrations- und Überwachungsdokumentation passend zu Ihrem Team.
Bereiten Sie Ihr Projekt vor.
Muss ein Modell trainiert werden, um unsere Dokumente zu nutzen?
Ausgangspunkt kann ein Dokumentenassistent sein, der Passagen aus Ihren Quellen abruft und dem Modell zur Verfügung stellt. Training wird dann zur Option, wenn Verhalten, Klassifizierung oder ein Format anhand von Beispielen erlernt werden sollen. Die beiden Ansätze können sich auch ergänzen.
Wie viele Daten werden benötigt?
Das hängt von der Aufgabe, ihrer Vielfalt und dem Ausgangsmodell ab. Beim Scoping wird zunächst eine Stichprobe untersucht: Konsistenz der erwarteten Antworten, schwierige Fälle, Duplikate und die Möglichkeit, Beispiele zum Testen zu reservieren. Aus dieser Bewertung wird das nutzbare Volumen ermittelt.
Kann das Modell dann mit Ollama verwendet werden?
Diese Option muss anhand der Architektur, des Gewichtsformats und der hergestellten Adapter überprüft werden. Ollama dokumentiert den Import kompatibler Modelle und Adapter. Wir planen einen Export- und Laufzeittest in der Zielumgebung, bevor wir diese Bereitstellungsroute auswählen.
Beginnen wir mit der Aufgabe.
Ihr Bedarf, Beispiele und Erfolgskriterien geben dem Experimentieren einen Rahmen. Das Studio hilft dabei, diese Elemente in einen nächsten Schritt umzusetzen.
Sprechen Sie mit dem Studio
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