Automatisches und robustes LoRA/LLM Retraining mit Feedback-Integration

[makr-code]

Problem:
LoRA-Adapter und LLMs werden bislang nicht automatisch nach Feedback und Telemetrie retrained; es fehlt die sichere Feedback-Pipeline und der automatische Rollback.

ToDo:

• Feedback-Pipeline von User & Telemetrie lückenlos bis Trainer-Methoden transportieren
• Automatisierter Retraining-Trigger (Interval/Feedback-Schwelle)
• Rollback-Pfad bei Performance- oder Qualitätsabfall
• Regressionsfeste Tests für End-to-End Adapter-Verbesserung

Abnahmekriterium:

• Jeder LoRA/LLM zieht nach Feedback oder schlechter Metrik automatisch Retraining und (falls nötig) Rollback
• Audit-Log und Metriken dokumentieren Train/Deploy-Pfade

Parent: #roadmap-production-ml-pipeline

[github-actions]

The text discusses the challenge of automating the retraining process for LoRA adapters and large language models (LLMs) based on user feedback and telemetry data. It proposes building a seamless feedback pipeline, setting automated retraining triggers, implementing a rollback mechanism for quality assurance, and ensuring regression-resistant testing. Success is defined as achieving automated retraining or rollback with documented audit logs and metrics tracking the training and deployment processes.