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Aufbau privater LLMs Ein Leitfaden zur Feinabstimmung von Open-Source-Modellen für UnternehmenUnternehmensdaten sind sensibel. Regulatorische Anforderungen sind streng. Öffentliche APIs sind nicht immer ausreichend. Viele Unternehmen stehen vor derselben Frage: Wie können wir Large Language Models nutzen - ohne Kontrolle, Datenschutz und strategische Unabhängigkeit zu verlieren? ""Aufbau privater LLMs"" ist Ihr technischer Leitfaden für die Entwicklung, Feinabstimmung und den Betrieb eigener, unternehmensinterner Sprachmodelle auf Basis moderner Open-Source-Technologien. Von der Modellauswahl bis zum produktionsreifen Deployment. Warum private LLMs strategisch wichtig sindÖffentliche KI-Modelle bieten Geschwindigkeit. Private LLMs bieten Kontrolle. Dieses Buch zeigt, wie Sie: Unternehmensdaten sicher integrieren Compliance- und Datenschutzanforderungen erfüllen Kosten langfristig kontrollieren Vendor-Lock-in vermeiden Modelle domänenspezifisch optimieren Interne Wissenssysteme aufbauen Technologien im FokusSie lernen den professionellen Einsatz moderner Open-Source-Frameworks und Modelle, darunter: LLaMA Mistral Hugging Face Transformers PEFT LoRA Sie erfahren, wann Fine-Tuning sinnvoll ist - und wann Retrieval-Augmented Generation (RAG) die bessere Wahl darstellt. Was Sie in diesem Buch lernen Auswahl geeigneter Open-Source-Modelle GPU-Anforderungen und Infrastrukturplanung Datenaufbereitung für Fine-Tuning Supervised Fine-Tuning (SFT) Schritt für Schritt Parameter-Efficient Fine-Tuning (LoRA, PEFT) Evaluation und Benchmarking von Modellen Inferenz-Optimierung und Quantisierung Sicherheit und Zugriffskontrolle Deployment in On-Premise- oder Cloud-Umgebungen Monitoring und Modell-Lifecycle-Management Praxisanwendungen Interne Wissensassistenten Dokumenten- und Vertragsanalyse Support-Automatisierung Compliance-gestützte KI-Systeme Branchenspezifische Textmodelle Sichere Unternehmens-Chatbots Alle Architekturentscheidungen werden mit Kosten-, Performance- und Skalierungsaspekten erklärt. Für wen ist dieses Buch geeignet? Machine-Learning-Engineers Data Scientists Softwarearchitekten IT-Leiter und CTOs Unternehmen mit sensiblen Datenanforderungen Wenn Sie LLMs nicht nur nutzen, sondern kontrollieren möchten, ist dieses Buch Ihr strategischer und technischer Leitfaden. Bauen Sie Unabhängigkeit auf. Feinjustieren Sie Modelle präzise. Skalieren Sie KI sicher im Unternehmen.

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9798250238021

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