RT @hasantoxr: Das Fine-Tuning deiner eigenen LLM ist jetzt kinderleicht. Alle sagen mir, dass sie gerne ein benutzerdef...

RT @hasantoxr: Das Fine-Tuning deiner eigenen LLM ist jetzt kinderleicht. Alle sagen mir, dass sie gerne ein benutzerdefiniertes Modell trainieren würden, aber es ist zu viel Aufwand. Das ist nicht mehr so. Ich habe dieses Tool namens Soup gefunden. Eine YAML-Konfigurationsdatei. Ein Befehl. Fertig. Kein SSH. Keine Infrastruktur-Hölle. Kein 4-stündiges Ringen mit Batch-Größen. Alles automatisch. Hier ist die komplette Einrichtung: 1. pip install 'soup-cli[train]' 2. soup init --template chat 3. soup train 4. soup chat --model ./output Das war's. Du hast jetzt dein eigenes feinabgestimmtes Modell. 7B auf 8GB VRAM. 14B auf 16GB. 70B, wenn du eine ernsthafte Hardware hast. Vorlagen sind bereit für Chat, Code, Tool-Aufrufe, Medizin, Reasoning, Vision, RLHF und etwa ein Dutzend weitere. Exportiere es als GGUF, führe es in Ollama aus, push es zu HuggingFace, was auch immer du willst. Wenn du 2026 etwas KI-basiertes baust und weiterhin das Basis-Modell von anderen unverändert nutzt, lässt du ...