Training von ML-Modellen – Hamburg R5
Praxisorientierte Trainings, optimierte Pipelines und skalierbare Infrastruktur für robuste Modelle in Produktion.
Überblick & Zielsetzung
Unsere Trainingsprogramme konzentrieren sich auf datengetriebene Optimierung: effiziente Datenaufbereitung, zeitgemäße Architekturen und reproduzierbare Experimente.
- Skalierbares Training auf GPU- und Edge-Workloads
- Modellcompression & Quantisierung für Produktionsgeräte
- Monitoring und Continuous-Training
Schnellüberblick
Daten & Vorverarbeitung
Saubere, gut dokumentierte Daten sind die Grundlage. Wir nutzen automatisierte Pipelines für Feature-Engineering, Anomalieerkennung und Datenaugmentation.
Metadaten und Lineage werden versioniert, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.
Modellarchitekturen & Training
Konvolutional & Transformer
Von CNNs bis hin zu effizienten Transformer-Varianten für Bilder und Sequenzen.
Optimierer & Scheduler
Adaptive Optimierung, LR-Scheduling und Warmup-Strategien zur Stabilisierung großer Läufe.
Regularisierung & Robustheit
Techniken für bessere Generalisierung: Mixup, Cutout, Dropout und adversarial training pipelines.
Infrastruktur & Rechenkapazität
Wir orchestrieren Trainings auf lokalen Workstations, Serverclustern und Cloud-GPUs. Fokus liegt auf Effizienz und Kostenkontrolle durch Multiprocessing und verteiltes Training.
Mehr zu Ressourcen
Ergebnisse & Evaluierung
Beispiel-Metriken aus Validierungsdurchläufen:
| Modell | Parameter | Val. Accuracy | Inference ms |
|---|---|---|---|
| ResNet-XS | 5M | 0.91 | 12 |
| EfficientTransformer | 18M | 0.94 | 28 |
| Mobile-Compressed | 2M | 0.88 | 6 |
FAQ & technische Details
Ressourcen & Weiteres
Workshops
Hands-on Sessions zu Training, MLOps und Deployment.
Whitepaper
Technische Dokumentation zu Pipelines und Benchmarks.
Partnerschaften
Kooperationen mit Forschung und Industrie für praxisnahe Lösungen.