Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?

Webinar - PROKODA GmbH

Termin	Ort	Preis^*
20.07.2026- 21.07.2026	online	1.297,10 €	jetzt buchen
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Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Modelllandschaft verstehen
- Qwen 3.5: Einordnung und typische Einsatzfelder
- Text, Code, Vision, Audio: Welche Modellfamilie wofür?
- Vergleich zu anderen proprietären und Open Source Modellen
- Lizenzmodelle und Nutzungsgrenzen (kommerziell, Redistribution)
Benchmarking, das Entscheidungen trägt
- Welche Benchmarks sinnvoll sind (MMLU, MT-Bench, HumanEval, RAG-Tests)
- Eigene Testsets aufbauen: Prompts, Gold-Answers, Bewertung
- Qualitätskriterien: Faktentreue, Robustheit, Safety, Stil
Inference in der Praxis
- vLLM, TGI, Ollama: Stärken, Grenzen, Betriebskonzepte
- Quantisierung (int8, int4) und Auswirkungen auf Qualität
- GPU-Planung: VRAM, Throughput, Latenz, Batch-Strategien
RAG mit Qwen sauber umsetzen
- Chunking, Embeddings, Re-Ranking und Prompt-Templates
- Halluzinationen reduzieren: Retrieval-Strategien und Guardrails
- Evaluation: Retrieval-Recall, Answer-Faithfulness, Kosten
Fine-Tuning und Alignment
- LoRA/QLoRA: Wann es reicht und wann nicht
- Datensätze, Datenhygiene, Leakage und Rechte
- Offline-Evaluation und Regressionstests nach Updates
Security, Compliance und Risiko
- Modellrisiken: Prompt Injection, Data Exfiltration, Jailbreaks
- Governance: Logging, Zugriffskontrollen, PII-Handling
- Entscheidungsvorlage: Risikoabwägung und Freigabeprozess

Teilnahmevoraussetzungen:

Grundverständnis von LLMs, Prompts und API- oder Self-Hosting-Konzepten
Erfahrung mit Python oder vergleichbarer Skriptlogik ist hilfreich

Zielgruppe:

ML Engineers und AI Engineers, die Modelle auswählen und betreiben
Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten mit LLM-Verantwortung
Data Scientists, die Evaluations- und RAG-Setups aufbauen
IT-Security- und Governance-Verantwortliche für LLM-Freigaben
Für alle, die Qwen und Alibaba Open Source Modelle belastbar vergleichen wollen

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