Einstieg in MLOps, Teil 3: Modelltraining für Fortgeschrittene in Kubeflow

Wir zeigen Ihnen, wie man mit großen Modellen wie ChatGPT, Bard oder LLaMA umgeht und wie Transferlernen, Feintuning und Retraining funktioniert.

Verteiltes Training und MPIJob-Ressource nutzenFür das Arbeiten mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT, Bard oder LLaMA mit mehreren Milliarden an Parametern muss man den eigenen MLOps-Ansatz um fortgeschrittene Techniken erweitern.

Ein Monitoring per TensorBoard gibt Entwicklern hierbei kontinuierlich Rückmeldung zu Trainingsstatus und Modellgüte. Nach dieser Groboptimierung wiederholt man gegebenenfalls das Modelltraining auf aktuelleren Trainingsdaten und verfeinert die Trainingsparameter per AutoML und Hyperparameter-Tuning. Wie sich alle diese Techniken in Kubeflow integrieren lassen, zeigt dieser letzte Teil des Tutorials.

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