Question 1

Kann ich LLMs mit FrameTrain fine-tunen?

Accepted Answer

Ja. FrameTrain unterstützt das Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs) via LoRA und QLoRA. Du kannst Modelle wie Llama, Mistral oder Phi direkt aus HuggingFace importieren und auf eigene Datensätze anpassen.

Question 2

Welche GPUs werden unterstützt?

Accepted Answer

FrameTrain läuft auf allen NVIDIA-GPUs mit CUDA-Unterstützung (ab GTX 10-Serie) sowie auf Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) über Metal Performance Shaders. Auch rein CPU-basiertes Training ist möglich.

Question 3

Was ist der Unterschied zu Google Colab oder AWS SageMaker?

Accepted Answer

FrameTrain läuft vollständig lokal auf deinem Rechner. Es entstehen keine laufenden Cloud-Kosten, deine Daten werden nicht hochgeladen und du bist nicht auf Internetverbindung angewiesen. Ideal für sensible oder proprietäre Datensätze.

Question 4

Brauche ich Programmierkenntnisse?

Accepted Answer

Nein. FrameTrain ist als grafische Anwendung konzipiert. Du konfigurierst Trainingsparameter über eine intuitive Oberfläche, ohne Code schreiben zu müssen. Für Fortgeschrittene gibt es zusätzlich Konfigurationsdateien.

Question 5

Unterstützt FrameTrain LoRA-Training?

Accepted Answer

Ja, LoRA (Low-Rank Adaptation) ist vollständig integriert. Du kannst LoRA-Rank, Alpha und Target-Module direkt in der App konfigurieren, was das Fine-Tuning auch auf GPUs mit wenig VRAM ermöglicht.

Question 6

Warum kostet FrameTrain nur 4,99 €/Monat?

Accepted Answer

FrameTrain befindet sich im Early Access. Der Preis ist bewusst niedrig, damit möglichst viele Entwickler und Forscher früh Zugang bekommen. Der Preis steigt auf 9,99 € nach den ersten 100 Nutzern – wer jetzt einsteigt, ist dauerhaft günstiger.

Question 7

Läuft FrameTrain auf Apple M1/M2/M3/M4?

Accepted Answer

Ja. FrameTrain unterstützt Apple Silicon nativ über Metal Performance Shaders (MPS). Modelle werden auf der GPU des M-Chips beschleunigt, ohne CUDA zu benötigen.

Question 8

Welche Modellformate werden unterstützt?

Accepted Answer

FrameTrain unterstützt PyTorch-Modelle (.pt, .bin), SafeTensors sowie GGUF-Format. Modelle können direkt von HuggingFace Hub importiert oder lokal geladen werden.

Question 9

Kann ich meine eigenen Datensätze verwenden?

Accepted Answer

Ja. Du kannst eigene Datensätze im CSV-, JSON- oder JSONL-Format laden. FrameTrain unterstützt auch Datensätze direkt vom HuggingFace Datasets Hub.

Question 10

Unterstützt FrameTrain Mixed Precision und Gradient Checkpointing?

Accepted Answer

Ja. FP16 und BF16 Mixed Precision Training sind vollständig unterstützt, ebenso Gradient Checkpointing für speichereffizientes Training auf GPUs mit wenig VRAM.

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