Custom Fine-Tuning offener Modelle

Generelle Frontier-Modelle (GPT-4, Claude) sind beeindruckend — und haben drei strukturelle Nachteile: Sie kennen Ihre Fachsprache nicht, sie senden Daten an Hyperscaler, und ihre Kosten skalieren linear mit Ihrem Volumen. Für Anwendungsfälle mit hoher Frequenz, fachsprachlicher Tiefe oder strikter Datenresidenz brauchen Sie eigene Modelle.

Wir trainieren offene Modelle (Llama 3, Mistral, Qwen, Phi, Gemma) auf Ihre Domäne. Mit Ihren Daten, in Ihrer Infrastruktur, ohne Vendor-Lock-in. Das Ergebnis: Modelle, die in Ihrer Sprache, Ihrem Fachgebiet und Ihrem Format konsistent liefern — bei deutlich niedrigeren Inferenz-Kosten und vollständiger Datensouveränität.

• Base-ModelleLlama 3 (8B, 70B), Mistral (7B, Mixtral), Qwen 2.5, Phi-3, Gemma 2.
• Fine-TuningLoRA, QLoRA, Full Fine-Tuning, DPO/ORPO für Alignment.
• FrameworksAxolotl, Unsloth, HuggingFace TRL, Custom Trainings-Pipelines.
• HardwareEigene GPU-Cluster (Hetzner, Lambda Labs), Hyperscaler-GPUs, On-Prem.
• EvaluationDomain-spezifische Benchmarks, Human-Eval-Pipelines.
• ServingvLLM, TGI, Ollama für lokale Deployments, optimiert für Latenz und Throughput.

Unternehmen mit klar abgegrenzter Fach-Domäne und hohem KI-Volumen: Recht, Medizin, technische Dokumentation, regulatorische Branchen, mehrsprachige Service-Organisationen mit Nicht-Englisch-Fokus, sowie alle, die Daten nicht außerhalb der EU verarbeiten dürfen.

• Llama 3 70B feingetunt auf Rechtskanzlei-Schriftsätze, on-prem auf 4×H100-Server.
• Mistral 7B, fein abgestimmt auf medizinische Befundungssprache.
• Qwen 2.5 für mehrsprachige Service-Antworten in DE/RO/HU/PL.
• Spezialisierte Coder-Modelle für Ihre internen Frameworks.

Ein Modell, das Ihnen gehört. Trainings-Datensatz, Trainings-Pipeline, Modell-Gewichte und Serving-Stack — vollständig übergeben, dokumentiert, reproduzierbar. Plus eine klare Empfehlung, wann Sie nachtrainieren sollten und wann nicht.