Lese-Ansicht

Ich bin mit meinem aktuellen Job sehr zufrieden

Und in diesem Text möchte ich euch mitteilen, welche Faktoren zu meiner Zufriedenheit beitragen.

Seit März 2023 arbeite ich als Senior Technical Account Manager (TAM) bei Red Hat. In diesem Artikel habe ich beschrieben, wie eine Arbeitswoche für mich aussehen kann.

Doch was gefällt mir nun so sehr an diesem Job?

  • Ich arbeite full remote. Dies passt aktuell am besten zu meinen Lebensumständen. Hier findet sich ein Erfahrungsbericht dazu.
  • Dass ich nicht mehr pendeln muss, gibt mir mehr Zeit für die Familie und schont die Umwelt.
  • Unser gesamtes Team arbeitet full remote und alle beherrschen unsere Tools, sodass die Zusammenarbeit reibungslos klappt.
  • Wir haben eine tolle Unternehmenskultur und ich fühlte mich selten von so hilfsbereiten Menschen umgeben.
  • Diese Kultur motiviert mich, mich selbst stets einzubringen und zu unterstützen, wo ich kann.
  • Wir haben anspruchsvolle Ziele und stets mehr als genug zu tun. Dennoch nehmen wir uns stets die Zeit einander zu helfen, unser Wissen zu teilen.
  • Wenn jemand mal nicht direkt helfen kann, wird man nicht mit Sätzen wie: „Dafür bin ich nicht zuständig.“ oder „Da kenne ich mich selbst nicht mit aus.“ abgespeist. Bei uns hört man dann eher:
    • „Da kann ich dir leider nicht direkt helfen, aber versuch es mal bei XY, die haben mir schonmal in einer ähnlichen Angelegenheit geholfen.“
    • Oder die Anfrage wird direkt an das richtige Team weitergeleitet
  • Wir sind in unserer Arbeitsweise sehr frei. Es gibt kein Mikromanagement. Unser aller Ziel ist, unseren Enterprise-Kunden eine gute Erfahrung zu bescheren. Natürlich gibt es Leitlinien, die einen Rahmen vorgeben. Diese empfinde ich nicht als Einschränkung, sondern als richtungsweisend.
  • Im Zweifel haben wir das gemeinschaftlich gepflegte TAM Manual, das uns erklärt, wie was gemacht wird.
  • Wir ziehen Besprechungen nicht in die Länge. Wenn wir fertig sind, hören wir einfach auf. Selbst dann, wenn die Zeit noch nicht vorbei ist.

Natürlich gibt es auch bei Red Hat genug Dinge, die verbessert werden können bzw. sollten. Doch konzentriere ich mich hier bewusst auf die Punkte, die zu meiner Zufriedenheit führen, um mich daran zu erfreuen.

Die obigen Punkte beziehen sich nicht ausschließlich auf mein eigenes Team. Ich erlebe dies regelmäßig auch teamübergreifend. Das ist eine tolle Erfahrung.

Mein Tipp für euch: Denkt nicht immer nur an Dinge, die euch nicht gefallen. Macht euch aktiv der Dinge bewusst, die euch gefallen und motivieren. Ihr werdet evtl. erstaunt sein, wie viel Energie ihr draus schöpfen könnt. Mich hat bspw. die Methode Journaling dabei unterstützt, zu einem positiven Mindset zu finden.

Was gefällt euch besonders an eurem Job? Teilt eure Gedanken und Erfahrungen gerne mit uns.

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Suche Empfehlungen für Hardware und Linux-Distribution

Liebe Leser*innen,
heute seid ihr gefragt. Denn ich möchte von euch wissen, welchen Laptop und welche Linux-Distribution, ihr für ältere, nicht EDV-affine Menschen und Windows-Umsteiger empfehlen könnt.

Hardware

Der Laptop soll über folgende Merkmale verfügen:

  • Größe: 15-17 Zoll
  • Webcam
  • Mikrofon und Lautsprecher
    • für Videokonferenzen
    • zum Schauen von Videos in sozialen Netzwerken
  • Linux- und Windows-Unterstützung

Die Unterstützung von Linux und Windows ist sehr wichtig. Sollte der Feldversuch mit Linux scheitern, möchte auf der gleichen Hardware ein aktuelles Windows-Betriebssystem installieren können.

Mir schwebt etwas in der Richtung der Lenovo IdeaPad oder ein ThinkPad der L-Serie vor, ich bin jedoch auf eure Empfehlungen gespannt.

Desktop-Umgebung

Ich suche nach einer Desktop-Umgebung, die folgende Merkmale bietet:

  • Ein Startmenü, welches sich in der unteren linken Ecke befindet
  • Erstellungen von Anwendungsstartern und Verknüpfungen auf der Desktopoberfläche

Dies sind Muss-Kriterien, die unbedingt erfüllt sein müssen. Ich möchte, dass die Desktopoberfläche diese Eigenschaften in der Standardkonfiguration erfüllt und ich diese nicht erst konfigurieren oder drölfzig Plug-ins installieren muss, um diesen Zustand zu erreichen.

Software

Die wichtigsten Anwendungen sind:

  • Thunderbird für E-Mail
  • Aktuelle Webbrowser (Chrome/Firefox) für den Rest
    • Facebook
    • YouTube
    • Zoom, MS Teams, Webex und wie sie alle heißen
  • Ein PDF-Anzeigeprogramm
  • Libre/Open Office zum Lesen von MS Office-Dokumenten

Linux-Distribution

Die Linux-Distribution muss die oben genannten Anforderungen an die Desktop-Umgebung und die Software erfüllen und dabei stabil allerdings nicht steinalt sein.

Ich möchte nicht vor jeder Videokonferenz mit den Audio-Einstellungen kämpfen müssen, um deutlich zu machen, wo meine Priorität liegt.

Kandidaten, die ich mir ansehen möchte, sind:

Was könnt ihr mir empfehlen? Bitte nutzt die Kommentare und verlinkt, wo möglich zu den Projekten, die ihr empfehlt.

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InstructLab: Das erste Training ist beendet

Dies ist die Fortsetzung von „Mit InstructLab zu Large Language Models beitragen“. Hier beschreibe ich, wie es nach dem Training weitergeht.

Das Training auf einer virtuellen Maschine mit Fedora 40 Server, 10 CPU-Threads und 32 GB RAM dauerte 180 Std. 44 Min. 7 Sek. Ich halte an dieser Stelle fest, ohne GPU-Beschleunigung fehlt es mir persönlich an Geduld. So macht das Training keinen Spaß.

Nach dem Training mit ilab train findet man ein brandneues LLM auf dem eigenen System:

(venv) tronde@instructlab:~/src/instructlab$ ls -ltrh models
total 18G
-rw-r--r--. 1 tronde tronde 4.1G May 28 20:34 merlinite-7b-lab-Q4_K_M.gguf
-rw-r--r--. 1 tronde tronde  14G Jun  6 12:07 ggml-model-f16.gguf

Test des neuen Modells

Den Chat mit dem LLM starte ich mit dem Befehl ilab chat -m models/ggml-model-f16.gguf. Das folgende Bild zeigt zwei Chats mit jeweils unterschiedlichem Ergebnis:

Das Bild zeigt zwei Chats mit dem neuen LLM. Es ist zu sehen, dass es zu zwei unterschiedlichen Ausgaben kommt, von denen keine die richtige Antwort liefert.
Zwei Chats mit dem frisch trainierten LLM. Beide Male erhalte ich nicht die erhoffte Antwort.

Fazit

Schade, das hat nicht so funktioniert, wie ich mir das vorgestellt habe. Es kommt weiterhin zu KI-Halluzinationen und nur gelegentlich gesteht das LLM seine Unkenntnis bzw. seine Unsicherheit ein.

Für mich sind damit 180 Stunden Rechenzeit verschwendet. Ich werde bis auf Weiteres keine Trainings ohne Beschleuniger-Karten mehr durchführen. Jedoch werde ich mir von Zeit zu Zeit aktualisierte Releases der verfügbaren Modelle herunterladen und diesen Fragen stellen, deren Antworten ich bereits kenne.

Wenn sich mir die Gelegenheit bietet, diesen Versuch auf einem Rechner mit entsprechender GPU-Hardware zu wiederholen, werde ich die Erkenntnisse hier im Blog teilen.

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