Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?

Bewerte Qwen 3.5 und verwandte Alibaba Open Source Modelle nach Qualität, Kosten, Betrieb und Compliance. Zu den Schwerpunkten gehören Modelllandschaft verstehen, Benchmarking, das Entscheidungen trägt, Inference in der Praxis, RAG mit Qwen sauber umsetzen, Fine-Tuning und Alignment und Security, Compliance und Risiko.

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

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

Zu den Schwerpunkten gehören Modelllandschaft verstehen, Benchmarking, das Entscheidungen trägt, Inference in der Praxis, RAG mit Qwen sauber umsetzen, Fine-Tuning und Alignment und Security, Compliance und Risiko.

Ja. Ein eigener praxisbezogener Schwerpunkt ist „Inference in der Praxis“. Dabei geht es unter anderem um vLLM, TGI, Ollama: Stärken, Grenzen, Betriebskonzepte, Quantisierung (int8, int4) und Auswirkungen auf Qualität und GPU-Planung: VRAM, Throughput, Latenz, Batch-Strategien. So werden die Inhalte auf konkrete Aufgaben und Anwendungssituationen übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar ist für Dich, wenn Du Qwen und Alibaba Open Source Modelle in einer realistischen Umgebung bewerten willst, statt Dich auf öffentliche Rankings zu verlassen; Du startest mit einer klaren Landkarte der Modellfamilien: Qwen, Qwen2, Qwen2.5 und verwandte Varianten für Text, Code und multimodale Aufgaben; Daraus leitest Du ab, welche Modelle überhaupt in die engere Auswahl kommen und welche Lizenz- und Nutzungsbedingungen Deine Produktplanung beeinflussen können; Danach baust Du einen Vergleich, der reproduzierbar ist: Du definierst Prompts, erwartete Antworten und Bewertungsregeln,; Du lernst, typische Fehlerbilder zu erkennen, etwa Überkonfidenz, schwache Quellenbindung in RAG,

Ja. „RAG mit Qwen sauber umsetzen“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Chunking, Embeddings, Re-Ranking und Prompt-Templates, Halluzinationen reduzieren: Retrieval-Strategien und Guardrails und Evaluation: Retrieval-Recall, Answer-Faithfulness, Kosten.