KI im Einsatz: Benutzerdefinierte Modelle mit Hugging Face Transformers trainieren (2025)

Willkommen zu einer detaillierten Untersuchung, wie Sie KI für Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können. Wir werden die Welt der benutzerdefinierten KI-Modelle erkunden, die über allgemeine Lösungen wie Grok und ChatGPT hinausgehen. Dieser Leitfaden konzentriert sich auf die praktische Anwendung von Hugging Face Transformers, um Ihnen zu helfen, Ihr eigenes KI-Modell zu trainieren, das auf Ihre Daten und Aufgaben zugeschnitten ist. Wir gehen über die Grundlagen hinaus und zeigen Ihnen, wie Sie Schlüsselkonzepte und praktische Schritte nutzen können, um Ihre personalisierte KI-Anwendung zum Leben zu erwecken.

Die Evolution der KI: Über Grok und ChatGPT hinaus

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) geht die Entwicklung rasant voran. Während Tools wie Grok und ChatGPT grosse Fortschritte darstellen, liegt der wahre Mehrwert in der Anpassung der KI an spezifische Bedürfnisse. Dieser Abschnitt befasst sich mit dem Konzept des benutzerdefinierten KI, das es Ihnen ermöglicht, die Möglichkeiten der KI zu nutzen und diese für Ihre individuellen Anforderungen zu optimieren.

Es geht nicht mehr nur darum, Antworten zu erhalten; es geht darum, die KI so zu formen, dass sie die Nuancen Ihrer Daten und Aufgaben versteht.

Was ist benutzerdefinierte KI?

Benutzerdefinierte KI bezieht sich auf die Anpassung vortrainierter Modelle, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Dies beinhaltet das Herunterladen vorhandener Modelle und deren weiteres Training mit Ihren eigenen Datensätzen. Das Ergebnis ist ein Modell, das nicht nur generisches Wissen besitzt, sondern auch in der Lage ist, Ihre spezifischen Anforderungen mit hoher Genauigkeit und Effizienz zu erfüllen. Dieser Ansatz demokratisiert die KI und macht fortschrittliche Technologie für ein breiteres Publikum zugänglich.

Wichtige Terminologie im Bereich der KI

Bevor wir uns mit der praktischen Anwendung des benutzerdefinierten KI befassen, ist es wichtig, dass wir ein solides Verständnis der Schlüsselbegriffe haben.

Die Vertrautheit mit dieser Terminologie wird den gesamten Prozess rationalisieren und es Ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Die folgende Tabelle bietet einen umfassenden Überblick:

Diese Begriffe bilden das Fundament für das Verständnis und die Arbeit mit KI-Modellen. Wenn Sie diese verstanden haben, sind Sie besser darauf vorbereitet, Ihre eigene benutzerdefinierte KI zu erstellen.

Der Aufstieg von Hugging Face Transformers

Hugging Face hat sich zu einer führenden Plattform für KI-Enthusiasten und Profis entwickelt und bietet eine umfassende Sammlung von Tools, Bibliotheken und vortrainierten Modellen. Der Kern des Angebots ist die "Transformers"-Bibliothek, die die Anpassung und den Einsatz vortrainierter Transformer-Modelle für verschiedene KI-Anwendungen vereinfacht.

Funktionen von Hugging Face:

• Open-Source-Tools: Zugriff auf eine breite Palette von Open-Source-Tools, Bibliotheken und vortrainierten Modellen.

• Transformers Bibliothek: Vereinfacht die Verwendung von vortrainierten Transformer-Modellen. nDie Transformers-Bibliothek ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl von KI-Aufgaben zu unterstützen, darunter:

• Textklassifizierung

• Named Entity Recognition

• Fragen beantworten

• Zusammenfassung

• Übersetzung

• Textgenerierung

Mit Hugging Face können Sie mit diesen Modellen experimentieren und diese an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen, wodurch der gesamte KI-Entwicklungsprozess optimiert wird. Der Hugging Face Hub ist eine entscheidende Ressource für diejenigen, die sich in der KI-Gemeinschaft engagieren und Projekte gemeinsam entwickeln möchten.

Ermitteln Sie den Zugriff auf vordefinierte Modelle

Um mit dem Trainieren Ihres benutzerdefinierten KI-Modells zu beginnen, müssen Sie ein geeignetes vortrainiertes Modell ermitteln. Hier kommt der Hugging Face Hub ins Spiel, eine zentrale Drehscheibe mit unzähligen Modellen, die für verschiedene Aufgaben und Bereiche konzipiert sind.

Navigieren im Hugging Face Hub:

• Besuchen Sie die Hugging Face Webseite und navigieren Sie zum "Modelle"-Bereich.
• Nutzen Sie die Filteroptionen, um Ihre Suche einzugrenzen. Sie können Modelle nach Aufgaben (z. B. Textklassifizierung, Textgenerierung), Bibliotheken, Datensätzen und mehr filtern.
• Erkunden Sie die verfügbaren Modelle und wählen Sie eines aus, das mit Ihren Anforderungen übereinstimmt. Sie können aus einer Reihe verschiedener Modellarten das für Sie passende auswählen.
• Überprüfen Sie die Details, wie z. B. die Anzahl der Downloads und wie sie eingesetzt werden können.

Indem Sie den Hugging Face Hub nutzen, können Sie Zeit und Ressourcen sparen, indem Sie auf vortrainierte Modelle zugreifen, die als Grundlage für Ihre benutzerdefinierten KI-Projekte dienen können. Diese Modelle können dann anhand Ihrer spezifischen Daten und Anforderungen weiter verfeinert werden.

Grundbegriffe von KI

Bevor wir fortfahren, wollen wir einige wichtige Begriffe definieren, die für Ihr Verständnis von KI unerlässlich sind:

• Künstliche Intelligenz (KI): Das Konzept, Maschinen Intelligenz zu verleihen, die es ihnen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie z. B. das Lösen von Problemen, Lernen und Entscheidungsfindung.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
• Deep Learning: Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet (daher der Name "Deep"), um komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu analysieren. Deep Learning ist besonders effektiv bei Aufgaben wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bilderkennung.
• Neuronale Netze: Rechenmodelle, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Knoten, die Neuronen simulieren, die Informationen verarbeiten und weiterleiten können.
• Modell: Im Kontext von KI ist ein Modell eine mathematische Darstellung eines Systems oder Prozesses, die anhand von Daten trainiert wurde. Das Modell lernt aus den Daten und kann diese Erkenntnisse verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen über neue, ungesehene Daten zu treffen.
• Token: Token sind die grundlegenden Einheiten von Daten, die von KI-Modellen verarbeitet werden. In der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bezieht sich ein Token typischerweise auf ein einzelnes Wort, einen Teil eines Wortes oder ein einzelnes Zeichen. Die Art und Weise, wie Text in Token zerlegt wird, kann die Leistung und Effizienz eines Modells erheblich beeinflussen.

Das Verständnis dieser Begriffe ist wichtig, um das Potenzial der benutzerdefinierten KI voll auszuschöpfen.

Konfiguration Ihrer Entwicklungsumgebung

Um in die Erstellung von KI-Modellen einzusteigen, benötigen Sie eine dafür vorbereitete Entwicklungsumgebung. Es gibt zwei Hauptwege, dies zu erreichen: lokal auf Ihrem Computer oder über eine cloudbasierte Plattform wie Google Colab.

Lokale Einrichtung

Bei der lokalen Einrichtung müssen Sie bestimmte Bibliotheken und Frameworks installieren, darunter Python, Transformers, PyTorch und NumPy. Diese Umgebung bietet mehr Kontrolle über Ihre Ressourcen und Offline-Funktionen, erfordert aber auch eine erhebliche Rechenleistung.

Google Colab

Google Colab ist eine cloudbasierte Umgebung, die kostenlosen Zugriff auf GPUs bietet, was es ideal für rechenintensive Aufgaben wie das Trainieren von KI-Modellen macht. Mit Colab können Sie die erforderlichen Bibliotheken installieren und Ihren Code direkt im Browser ausführen, ohne dass umfangreiche lokale Setups erforderlich sind.

Für unsere Demonstrationszwecke werden wir uns auf Google Colab konzentrieren, da es für eine breitere Zielgruppe zugänglich ist und die Einrichtung vereinfacht.

Schritte zur Installation von Transformatoren in Google Colab

Um mit der Hugging Face Transformers Bibliothek in Google Colab zu beginnen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

1. Öffnen Sie Google Colab: Gehen Sie zu Colab Webseite.
2. Erstellen Sie ein neues Notebook: Klicken Sie auf "Neues Notebook", um ein neues Python-Notebook zu erstellen.
3. Installieren Sie Transformatoren: Führen Sie die folgenden Befehle in einer Code-Zelle aus:

!pip install transformers
!pip install torch torchvision
!pip install numpy<=2

Diese Befehle installieren die Transformers-Bibliothek zusammen mit PyTorch (einem beliebten Deep-Learning-Framework) und NumPy (einer Bibliothek für numerische Berechnungen).

Indem Sie diese Schritte befolgen, richten Sie die Bühne für die Entwicklung und Anpassung fortschrittlicher KI-Modelle mit Hugging Face Transformatoren ein.

Verwenden von Pipelines für KI-Aufgaben

Pipelines in Hugging Face sind leistungsstarke Tools, die viele Aufgaben vereinfachen, indem sie vortrainierte Modelle mit Vor- und Nachbearbeitungsphasen verbinden.

Pipelines ermöglichen Ihnen die einfache Verwendung von Modellen für Aufgaben wie Textklassifizierung, Named Entity Recognition und mehr.

So verwenden Sie eine Pipeline:

1. Importieren Sie die Pipeline: Importieren Sie die Pipeline-Funktion aus der Transformers-Bibliothek:

from transformers import pipeline

2. Erstellen Sie eine Pipeline: Erstellen Sie eine Pipeline, indem Sie die gewünschte Aufgabe angeben. Verwenden Sie beispielsweise für die Textklassifizierung:

classifier = pipeline("text-classification")

3. Daten analysieren: Geben Sie die Textdaten ein, die Sie analysieren möchten, z. B. Filmbewertungen:

review = "Dieser Film ist grossartig. Absolut empfehlenswert!"
result = classifier(review)
print(result)

Diese einfache Methode ermöglicht es Ihnen, die Leistungsfähigkeit vortrainierter Modelle ohne umfangreiche Codierung zu nutzen. Pipelines sind eine wertvolle Ressource für den schnellen Aufbau und die Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Anpassung des Anwendungsfalls Named Entity Recognition (NER)

Named Entity Recognition (NER) ist eine Aufgabe, die es sich zum Ziel setzt, benannte Entitäten wie Personen, Organisationen, Standorte und Daten in Texten zu finden und zu klassifizieren.

Sie ist besonders nützlich für die Gewinnung strukturierter Informationen aus unstrukturierten Textdaten.

Schritte zur Implementierung von NER:

1. Laden Sie ein NER-Modell: Verwenden Sie die Pipeline, um ein NER-Modell zu laden:

ner = pipeline("ner", aggregation_strategy='simple')

2. Eingabetext vorbereiten: Definieren Sie den Text, aus dem Sie Entitäten extrahieren möchten:

text = "Kane Williamson versuchte, Ravindra Jadeja im Cover zu schlagen, kassierte einen Edge und lobte KL Rahuls Handschuh für einen Single."

3. Extrahieren Sie Entitäten: Wenden Sie das NER-Modell auf den Text an:

result = ner(text)
print(result)

NER ist für eine Vielzahl von Anwendungen von entscheidender Bedeutung, darunter:

• Nachrichtenzusammenfassung: Automatische Identifizierung wichtiger Entitäten in Nachrichtenartikeln.
• Kundensupport: Erkennen von Namen, Standorten und Produkten in Kundenanfragen.
• Content-Empfehlungen: Identifizieren relevanter Entitäten zur Verbesserung von Content-Empfehlungen.

Indem Sie NER in Ihre KI-Anwendungen integrieren, können Sie Ihre Datenerfassung und -analyse verbessern.

Fragen beantworten

Beim Question Answering wird ein Textausschnitt und eine Frage gegeben, und das Ziel ist es, den Ausschnitt des Textes zu identifizieren, der die Antwort auf die Frage gibt. Diese Aufgabe kombiniert Verständnis und Extraktion von Informationen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug für viele Anwendungen macht.

So richten Sie das Fragen beantworten ein:

1. Pipeline einrichten: Erstellen Sie eine Frage-Antwort-Pipeline:

question_answerer = pipeline("question-answering")

2. Definieren Sie Frage und Kontext: Geben Sie die Frage und den Kontext an, aus dem die Antwort extrahiert werden soll:

question = "Wann spielte Swansea City sein erstes Premier League-Spiel?"
context = "Im Jahr 2011 nahm ein walisischer Verein zum ersten Mal seit dem Beitritt zur Premier League an dem Wettbewerb teil."

3. Die Antwort erhalten: Wenden Sie die Pipeline an, um die Antwort zu extrahieren:

result = question_answerer(question=question, context=context)
print(result)

Das Modul zum Fragen beantworten wird für verschiedene Anwendungen genutzt:

• Chatbots: Ermöglichen es Chatbots, genaue und kontextbezogene Antworten zu geben.
• Suchmaschinen: Verbessern die Präzision von Suchergebnissen, indem direkte Antworten aus dem Inhalt extrahiert werden.
• Kundensupportsysteme: Ermöglichen es Kundensupportsystemen, relevante Informationen schnell zu finden. Das Questions Answering steigert die Genauigkeit von Informationsabrufen.

Textzusammenfassung

Bei der Textzusammenfassung geht es darum, längere Textabschnitte zu erstellen und die wichtigsten Informationen in einer kürzeren, kohärenteren Form zu erhalten. Dies ist sehr nützlich, um den Konsum großer Textmengen zu beschleunigen.

Hier sind die Schritte zur Durchführung der Textzusammenfassung:

1. Zusammenfassungs-Pipeline erstellen: Definieren Sie eine Zusammenfassungs-Pipeline:

summarizer = pipeline("summarization")

2. Längeren Text angeben: Geben Sie den zu zusammenfassenden Text an:

article = "Wir sind auf unseren letzten Drink vor der letzten Ballerung, bevor eine Chance auf Indien besteht. Kane Williamson versuchte, sich von Raendra Jadeja in den Covers etwas Platz zu geben, schlug an einen Rand an und lobte KL Rahuls Handschuh für einen Single. Jetzt ist er auf 17 runtergestuft und 68. Neuseeland braucht 100, um den Sieg zu erreichen und unser Prognostiker gibt Indien den leichten Vorteil."" 

3. Text zusammenfassen: Generieren Sie eine prägnante Zusammenfassung:

result = Summarizer(article, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)
print(result)

Textzusammenfassungsmodelle sind ideal für:

• News-Aggregation: Schnellste Erstellung prägnanter Zusammenfassungen von Nachrichtenartikeln.
• Research Assistance: Wesentliche Punkte aus Forschungsarbeiten oder Dokumenten filtern.
• Content Creation: Auf der Grundlage längerer Texte eine kurze Zusammenfassung in Form von Blogeinträgen und Social-Media-Posts erstellen.

Textübersetzung

Die Textübersetzung ermöglicht es KI-Anwendungen, Inhalte von einer Sprache in eine andere zu übersetzen und so die globale Kommunikation und das Verständnis zu erleichtern.

So richten Sie die Textübersetzung ein:

1. Maschinenübersetzungspipeline erstellen: Definieren Sie die Pipeline für die Maschinenübersetzung und geben Sie die Quell- und Zielsprache an:

translator = pipeline("translation_en_to_fr", model="Helsinki-NLP/Opus-mt-en-fr")

2. Text zum Übersetzen bereitstellen: Stellen Sie den Text bereit, den Sie übersetzen möchten:

text = "Kane Williamson aus der ersten Session gefallen."

3. Text übersetzen: Wenden Sie die Pipeline an, um den Text zu übersetzen:

result = translator(text)
print(result)

Anwendungsfälle für Übersetzungsmodelle:

• Internationaler Kundensupport: Übersetzt Kundenanfragen und -antworten über verschiedene Sprachen hinweg in Echtzeit.
• Lokalisierung von Inhalten: Übersetzt Webseiten, Dokumente und andere Inhalte zur globalen Erreichbarkeit.
• Sprachlernwerkzeuge: Unterstützt Sprachlernende mit Übersetzungen und Beispielen.

Die Textübersetzung fördert eine effektive Kommunikation und die gemeinsame Nutzung von Informationen über Sprachbarrieren hinweg und ermöglicht es KI-Systemen, auf globaler Ebene eingesetzt zu werden.

Schritte zur Feinabstimmung Ihres KI-Modells

Mit den Tools von Hugging Face ist es möglich, KI-Modelle von Grund auf neu zu erstellen.

1. Wählen Sie ein vortrainiertes Modell. Entscheiden Sie sich für ein vortrainiertes Modell als Grundlage. Dieses sollte idealerweise gut auf eine breite Palette von ähnlichen Daten abgestimmt sein.

2. Sammeln und bereiten Sie Daten vor. Besorgen Sie sich einen Datensatz, der die Besonderheiten des gewünschten Anwendungsfalls für Ihr Modell widerspiegelt. Bereinigen, transformieren und bereiten Sie diese Daten anschliessend vor, sodass sie mit dem Format des ausgewählten Vortrainierten Modells kompatibel sind.

3. Implementieren Sie Feinabstimmungstechniken. Verwenden Sie Techniken wie die Anpassung der Lernrate oder die schrittweise Enteisung der Modellschichten, um den Trainingsprozess zu optimieren und eine Überspezialisierung zu verhindern.

4. Bewerten und iterieren. Bewerten Sie das Modell nach der Feinabstimmung anhand verschiedener Leistungskennzahlen, die für Ihre spezielle Aufgabe Relevant sind. Iterieren Sie den Feinabstimmungsprozess weiter, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells im Laufe der Zeit zu verbessern.