Ich nehme Feinabstimmung, Quantisierung und Destillation von LLMs und VLMs vor

Dein AI-Modell kostet zu viel im Betrieb oder verhält sich nicht konsequent genug. Feinabstimmung, Quantisierung und Distillation beheben beides sowohl bei Sprachmodellen als auch bei Vision-Sprach-Modellen. Ich sage dir ehrlich, was dein Problem wirklich braucht.

Was du bekommst:

• Nur dort feinabstimmen, wo es das richtige Werkzeug ist. Wenn Prompting oder RAG günstiger sind, sage ich dir das zuerst
• LoRA/QLoRA Feinabstimmung bei open-weight LLMs (Llama, Qwen, Mistral) und VLMs (Qwen-VL, LLaVA), die meisten Jobs laufen auf einer einzigen GPU für ein paar Dollar an Rechenkosten
• Quantisierung (4-Bit/8-Bit), um die Inferenzkosten und Latenz zu senken, bei minimalem Qualitätsverlust
• Knowledge Distillation: Ein kleineres, günstigeres Modell trainieren, um deine teuren Frontermodell-Anfragen im großen Stil zu matchen
• Evaluation inklusive: aufgabenspezifische Metriken, nicht nur Trainingsverlust

Hintergrund: Produktion im ML-Engineering ist ein Kosten-/Qualitäts-Optimierungsproblem, kein Häkchen.

Schick mir dein aktuelles Setup und dein Kostenproblem, und ich sage dir, was wirklich den Unterschied macht.