Ich werde LLMs feinabstimmen, ein benutzerdefiniertes KI-Modell trainieren und den Datensatz bewerten

Ehrliche Antwort: Viele Anwendungsfälle benötigen keine Feinabstimmung. Wenn du möchtest, dass das Modell Fakten aus deinen Dokumenten kennt, ist RAG meist besser und günstiger. Feinabstimmung ist sinnvoll, wenn du ein bestimmtes Ausgabeformat, einen Domänen-Ton, eine Klassifikationsaufgabe oder niedrigere Inferenzkosten im großen Maßstab brauchst. Ich sage dir, welche.

Open Source Modelle: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek und andere auf Hugging Face. Ich kann auch OpenAI-Modelle (GPT) über deren Feinabstimmungs-API feinabstimmen. Ich empfehle das beste Basismodell für deine Aufgabe, dein Budget und dein Deployment-Ziel.

Das hängt von der Aufgabe ab. Stil- oder Formatabgleich funktioniert mit einigen Hundert guten Beispielen. Domänenanpassung oder Klassifikation benötigen meist 1000 bis 10.000+ Beispiele. Qualität ist wichtiger als Quantität. Wenn du nicht genug Daten hast, helfe ich dir beim Erstellen oder Erweitern eines Datensatzes (als Extra erhältlich).

Nicht in Bezug auf allgemeine Intelligenz. Ein feinabgestimmtes kleines Modell gewinnt bei einer spezifischen engen Aufgabe: dein Format, deine Domäne, geringere Kosten, schnellere Geschwindigkeit und vollständige Datensicherheit, da es auf deiner eigenen Hardware läuft. Ich benchmarke das feinabgestimmte Modell immer gegen das Basismodell und ein starkes API-Modell, damit du die Unterschiede siehst.

Ja, und das ist es, was echtes Feinabstimmen von Rätselraten unterscheidet. Standard- und Premium-Pakete beinhalten Bewertung: Genauigkeit, Perplexität, Halluzinationsrate und einen Vergleich mit dem Basismodell. Premium fügt einen individuellen Benchmark hinzu, basierend auf deinen echten Anwendungsfällen, damit du sicher bist, dass das Modell wirklich funktioniert, bevor du es einsetzt.

Rechenkosten (GPU-Miete auf Colab, RunPod, Vast oder in der Cloud) sind getrennt von meiner Service-Gebühr, normalerweise 5 bis 50 USD, abhängig von Modellgröße und Datensatz. Ich schätze sie im Voraus, damit es keine Überraschungen gibt. Für kleine Modelle sind die Kosten minimal. Ich optimiere das Training, um die Rechenkosten niedrig zu halten.

Ja. Du besitzt die Modellgewichte und den Code. Premium beinhaltet eine Bereitstellungsanleitung für vLLM, Ollama oder Hugging Face Endpoints, plus Quantisierung (GGUF, GPTQ), damit es günstig auf moderater Hardware läuft. Du bist nie an mich für Inference gebunden.

Dein Datensatz (oder eine Beschreibung, damit ich beim Erstellen helfen kann), die Aufgabe, die das Modell erfüllen soll, und dein Deployment-Ziel (Cloud, lokal, Edge). API-Dokumentation oder Beispiele für das ideale Ergebnis helfen sehr. Ich kümmere mich um Training, Bewertung und Lieferung.