Ich werde ein privates benutzerdefiniertes AI-Modell auf deinen proprietären Daten feinabstimmen


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Allgemeine KI ist intelligent, aber sie kennt DICH nicht.
Du hast genug von ChatGPT, das Fakten über deine spezielle Branche halluziniert. Du brauchst ein Modell, das deine internen Lehrbücher, frühere Gerichtsverfahren oder deine proprietäre wissenschaftliche Forschung "gelesen" hat.
Die Lösung: Private lokale Feinabstimmung.
Ich spezialisiere mich auf Feinabstimmung (Training) von Open-Source-LLMs auf deinen benutzerdefinierten Daten.
Was ich mache:
- Datenaufbereitung: Ich konvertiere deine unordentlichen PDFs und Word-Dokumente in "JSONL"-Trainingsdatensätze.
- Training (QLoRA): Ich nutze meine Dual Nvidia P40, um deine Daten in Modelle wie Llama 3, Mistral oder Qwen 2.5 zu "füttern".
- Lieferung: Ich gebe dir die "Adapter-Dateien" (LoRA) oder das vollständig zusammengeführte Modell, das du offline laufen lassen kannst.
Hardware-Vorteil:
- Standard (32B): Ich stimme Qwen 2.5 32B ab, das perfekte Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Logik.
- Premium (72B - Der GPT-4-Killer): Die meisten Anbieter stoppen bei 8B, ich habe die Infrastruktur, um massive 70B+ Parameter-Modelle zu feinabstimmen. Das liefert unternehmensgerechtes Denken, medizinische Diagnosen und tiefgehende Nuancen, die kleine Modelle nicht bieten können.
Deine Daten bleiben privat.
Im Gegensatz zu OpenAI-Feinabstimmung werden deine Daten auf meinem air-gapped Server verarbeitet und nach Abschluss gelöscht.
Verwandle deine Dokumente in Intelligenz. Bestelle jetzt.
Lerne Tony W kennen
Lead Architect
- AusVereinigte Staaten
- Mitglied seitJan. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Monate
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Englisch
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FAQ
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Was ist der Unterschied zwischen den Paketen 8B, 32B und 72B?
Denk an Parameter als "Gehirngröße." 8B: Schnell, leicht. Gut für einfache Chats oder den Einsatz auf einem Standard-Laptop. 32B: Der "Sweet Spot." Hervorragend bei Programmieren, Mathe und Logik. Benötigt eine gute GPU. 72B: Unternehmensqualität. Übertrifft GPT-4 in Nuancen und komplexem Denken. Benötigt schwere Hardware (48GB+ VRAM).
Wird das Modell alle Fakten in meinen Dokumenten strikt "kennen"?
Nicht ganz. Feinabstimmung gibt dem Modell ein neues Verhalten, einen Ton oder ein Format ("Schreibe wie ein Anwalt", "Code in diesem Stil"). Um es dazu zu bringen, bestimmte Fakten 100% der Zeit abzurufen, solltest du das mit einem RAG-System kombinieren (bei dem ich beraten kann). Feinabstimmung schafft den "Experten"; RAG gibt ihm das "Lehrbuch."
Ich habe keinen riesigen Server. Kann ich das 72B-Modell trotzdem verwenden?
Ja, aber wir müssen es quantisieren. Ich kann das Modell komprimieren (z.B. auf Q4_K_M-Format), damit es in kleineren Speicher passt (wie Mac Studio oder Dual-GPU-PC) mit minimalem Verlust an Intelligenz. Bitte nenne deine Hardware in den Bestellanforderungen, damit ich es richtig für dich formatieren kann.
Sind meine proprietären Daten bei dir sicher?
100%. Im Gegensatz zu Cloud-Diensten, die auf deinen Daten trainieren, betreibe ich einen privaten, air-gapped lokalen Cluster (Dual Nvidia P40). Deine Daten gelangen auf meinen Server, trainieren das Modell und werden nach der Lieferung dauerhaft gelöscht. Sie kommen nie ins Internet.
Welches Dateiformat liefern Sie?
Ich liefere das branchenübliche GGUF (für LM Studio/Ollama) oder Safetensors (für Text-Generation-WebUI). Wenn du eine spezielle LoRA-Adapterdatei zum Zusammenfügen benötigst, kann ich dir diese ebenfalls bereitstellen.
Meine Daten sind unordentlich (gescannte PDFs, Rohtext). Kannst du sie verwenden?
"Garbage in, Garbage out." Das Modell ist nur so intelligent wie die Daten, die du ihm gibst. Wenn deine Daten unformatiert sind, kaufe bitte das Gig-Extra Dataset Cleaning, und ich schreibe benutzerdefinierte Skripte, um sie in hochwertige JSONL-Paare für das Training zu formatieren.
Wie lange dauert die Ausbildung?
Die Lieferzeiten (7/14/21 Tage) beinhalten Datenformatierung, Testläufe und den finalen Trainingslauf. Die tatsächliche GPU-Trainingszeit variiert, aber ich plane zusätzliche Zeit ein, um sicherzustellen, dass das Modell richtig "konvergiert" (lernt), ohne zu overfittet. Ich beschleunige die Wissenschaft nicht.
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