Webinar
Die eigene KI: Lokale LLMs und RAG
für KI-Lösungen
mit Sebastian Springer
23.01.2025
Lokale LLMs und RAG effektiv für individuelle KI-Lösungen nutzen
Dieses Webinar vermittelt Ihnen wie Sie große Sprachmodelle (LLMs) lokal ausführen und optimieren können. Sie erhalten einen Überblick über die verfügbaren Modelle und erfahren mehr über gängige Plattformen wie GPT4All, Ollama und Open WebUI. Ziel ist es, maßgeschneiderte KI-Lösungen zu entwickeln, die perfekt auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Sie lernen, wie Sie Modelle durch Quantisierung und Fine-Tuning optimieren und wie Sie Ihre eigenen Modelle lokal ausführen. Zudem tauchen Sie tief in das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein – einer Methode, mit der Sie externe Datenquellen in die Antworten von Sprachmodellen integrieren können, um präzisere und kontextuell passende Ergebnisse zu erzeugen. Zum Abschluss sehen Sie den praktischen Einsatz von RAG mit LangChain und JavaScript in einer eigenen Applikation.
Hinweis: Das Webinar »Einstieg in GenAI: Modelle, Anwendungen und Optimierung von LLM« bietet eine Grundlage für die Inhalte dieses Webinars.
Das Webinar im Detail
Lokale LLMs und RAG für maßgeschneiderte KI-Lösungen
In diesem Webinar erhalten Sie einen Überblick über LLMs und deren Funktionsweise sowie eine Einführung in die lokale Ausführung von LLMs, um individuelle KI-Lösungen zu entwickeln. Sie lernen die praktische Anwendung von GPT4All, Ollama und Open WebUI kennen sowie die Quantisierung und das Fine-Tuning zur Optimierung der eigenen Modelle. Ein weiterer Fokus liegt auf der Einführung in die Methode der Retrieval-Augmented Generation (RAG), die dazu dient, Datenquellen in die Antworten von Sprachmodellen zu integrieren. In diesem Zuge schauen Sie Sich die Implementierung von RAG mit LangChain und JavaScript an.
In diesem Webinar lernen Sie:
- die Grundlagen der lokalen Ausführung von LLMs
- die Vorteile und Anwendungsbereiche von Plattformen und Werkzeugen wie GPT4All, Ollama und Open WebUI kennen
- lernen Optimierungstechniken wie Quantisierung und Fine-Tuning kennen
- lernen die Methoden und Tools zur Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) in verschiedenen Plattformen zu beherrschen
- Das Umsetzten von RAG-Konzepte mithilfe von LangChain und JavaScript
Ticket
Ihr Experte und Trainer
Sebastian Springer ist einer der bekanntesten JavaScript-Experten in Deutschland. Als Entwickler bei MaibornWolff in München beschäftigt er sich vor allem mit der Architektur von client- und serverseitigem JavaScript. Neben der Entwicklung und Konzeption von Applikationen liegt sein Fokus auf der Vermittlung von Wissen. Als Dozent für JavaScript und Speaker auf zahlreichen Konferenzen weckt er die Begeisterung für professionelle Entwicklung mit JavaScript. Er ist Autor des Standardwerks »Node.js – Das umfassende Handbuch« und hat ein umfassendes Handbuch zur JavaScript-Library »React« geschrieben.
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