Ich hatte vor ein paar Tagen im persönlichen Gespräch das Thema "KI selbst betreiben". Es gibt schon einige Möglichkeiten, dies lokal zu machen. Wenn es aber darum geht, eine starke KI nach dem Vorbild von ChatGPT-4 aufzubauen, gibt es ein paar generelle Dinge, die du beachten oder zumindest bedenken solltest. In diesem Beitrag möchte ich mich mit diesen Dingen auseinandersetzen. Eventuell hilft es dir ja.

Um eine KI wie GPT-4 lokal einzurichten, genauer gesagt selbst zu betreiben und eigene Trainingsdaten zu verwenden, müssen zunächst die erforderliche Hardware und Software bereitgestellt und dann der Trainingsprozess durchgeführt werden. Hier sind die Schritte, die du befolgen solltest:

Hardware-Anforderungen:

Ein KI-Modell wie GPT-4 erfordert leistungsfähige Hardware, insbesondere GPUs (Graphics Processing Units). Stelle sicher, dass du über ausreichende Rechenleistung und Speicher verfügst, um das Modell zu trainieren und auszuführen. In vielen Fällen kann es sinnvoll sein, Cloud-basierte Dienste wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure zu verwenden.

Software-Anforderungen:

Stelle sicher, dass du über die richtigen Softwarebibliotheken und -tools verfügst. Für GPT-4 benötigst du Python und Deep Learning-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch. Es ist auch empfehlenswert, GPU-beschleunigte Bibliotheken wie CUDA und cuDNN von NVIDIA zu installieren, um die Berechnungen auf GPUs effizient durchzuführen.

Modell-Code und Daten:

Für GPT-4 musst du möglicherweise auf eine Open-Source-Implementierung oder eine alternative KI zugreifen, da das Originalmodell von OpenAI proprietär ist und der Code möglicherweise nicht öffentlich zugänglich ist. Du kannst ähnliche Modelle wie GPT-3, GPT-2 oder andere Varianten finden, die auf GitHub verfügbar sind.

Datenvorbereitung:

Bereite deine Trainingsdaten vor, indem du sie in einem geeigneten Format bereitstellst. Normalerweise müssen Textdaten gereinigt und in einer Token- oder Textsequenzstruktur organisiert werden. Achte darauf, dass deine Daten ausreichend vielfältig und umfangreich sind, um ein effektives Training zu ermöglichen.

Modelltraining:

Konfiguriere den Trainingsprozess, indem du Hyperparameter wie Lernrate, Batchgröße und Anzahl der Trainingsepochen einstellst. Führe das Training auf der bereitgestellten Hardware durch und überwache den Fortschritt, um sicherzustellen, dass das Modell konvergiert und die gewünschte Leistung erbringt.

Modellvalidierung und -test:

Nach Abschluss des Trainings solltest du das Modell anhand einer Validierungsdatenmenge testen, um dessen Leistung zu bewerten. Wenn die Leistung zufriedenstellend ist, kannst du das Modell für deine spezifischen Anwendungen einsetzen.

Modellbereitstellung:

Speichere das trainierte Modell und stelle es für deine Anwendungen bereit. Du kannst etwa eine REST-API erstellen, um das Modell in einer Webanwendung oder einem anderen Service verfügbar zu machen.

Beachte, dass der Trainingsprozess für große Modelle wie GPT-4 sehr rechenintensiv und teuer sein kann. Abhängig von deinen Anforderungen kannst du in Betracht ziehen, kleinere Modelle zu trainieren oder vortrainierte Modelle zu verwenden und sie nur auf deinen spezifischen Anwendungsfall anzupassen, was als "Fine-Tuning" bezeichnet wird. Durch die Wahl eines geeigneten Ansatzes kannst du Zeit und Ressourcen sparen und dennoch von den Vorteilen einer leistungsstarken KI profitieren.