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Ich erstelle Maschinenlernmodelle und LLMs für deine Daten
AI-Entwickler, Full-Stack-Entwickler, AI-Integrationen, RAG, LLM, ML, AI-Agent
Ich entwickle produktionsreife AI-Systeme und skalierbare Webanwendungen. Mit über 10 Jahren Erfahrung in der Leitung eines technischen Teams helfe ich Unternehmen dabei, die "Chatbot"-Phase zu überwi...
Über diesen Service
Wenn GPT-4 deine Branche, deine Terminologie oder deine spezifischen Daten nicht kennt, wird es halluzinieren. Feinabstimmung behebt das. Ich trainiere und optimiere LLMs und ML-Modelle auf DEINEN Daten, damit sie genau so denken, antworten und klassifizieren, wie es dein Unternehmen verlangt.
Von prädiktiver Analyse bis hin zu maßgeschneiderten NLP-Klassifikatoren und feinabgestimmtem Llama übernehme ich die komplette ML-Pipeline: Datenvorbereitung, Training, Bewertung und Einsatz.
WARUM KUNDEN MICH WÄHLEN:
Ich optimiere auf DEINEN Daten, nicht auf generische Vorlagen
Komplette Pipeline: Datenvorbereitung, Training, Einsatz
Sorgfältige Bewertung mit echten Metriken vor der Lieferung
Du besitzt die Modellgewichte vollständig
WAS ICH ERSTELLE:
Feinabgestimmte LLMs: Llama 3, Mistral, GPT (LoRA/QLoRA)
Maßgeschneidertes NLP: Klassifikation, NER, Zusammenfassung
Sentiment-Analyse & Textklassifikations-Pipelines
Prädiktive Analysen & Prognosemodelle
Empfehlungssysteme
Computer Vision: Bildklassifikation & Erkennung
Anomalieerkennung für Betrug & Geschäftsanwendungen
ML-Pipelines mit automatisiertem Retraining
VOLLSTÄNDIGE ML-Lieferung
Datenvorverarbeitung & Feature Engineering
Modeltraining auf deinem Dataset (GPU-Cloud)
Bewertung: Genauigkeit, F1, BLEU, ROUGE Metriken
API-Einsatz via FastAPI oder HuggingFace Spaces, Modellüberwachung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich für die Feinabstimmung bereitstellen?
Für die Feinabstimmung von LLMs benötigst du einen Datensatz mit Eingabe-Ausgabe-Paaren, die für deine Aufgabe relevant sind — zum Beispiel Frage-Antwort-Paare, Anweisungs-Antwort-Paare oder Textklassifikationsbeispiele. Empfohlen werden mindestens 500–1000 Beispiele für grundlegende Feinabstimmung, 5000+ für bessere Leistung. Ich helfe dir bei der Strukturierung.
Was sind LoRA/QLoRA und warum sind sie wichtig?
LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA (Quantized LoRA) sind effiziente Feinabstimmungstechniken, die ein großes vortrainiertes Modell an deine Daten anpassen, mit einem Bruchteil der Rechenleistung und Kosten einer vollständigen Feinabstimmung. QLoRA ermöglicht speziell die Feinabstimmung von 7B–70B Parameter-Modellen auf Consumer- oder Cloud-GPUs zu niedrigen Kosten.
Welches Basismodell sollte ich wählen?
Llama 3 (8B oder 70B) ist die beste Open-Source-Option für die meisten Aufgaben — starke Leistung, vollständig offene Gewichte, keine Lizenzgebühren. Mistral 7B ist ideal bei geringeren Rechenbudgets. Feinabstimmung von GPT über die OpenAI API ist für einfachere Klassifikationsaufgaben verfügbar. Ich empfehle das passende Modell nach Prüfung deiner Anforderungen.
Besitze ich die Gewichte des feinabgestimmten Modells?
Ja — 100 %. Ich liefere die Modellgewichte, Trainingsskripte und Bewertungsergebnisse. Das Modell gehört dir, um es zu deployen, zu modifizieren oder zu verteilen, wie du möchtest.
Wie bewertest du, ob das Modell gut ist?
Vor der Lieferung führe ich eine strenge Bewertung mit Standardmetriken durch: Genauigkeit und F1 für Klassifikation, BLEU/ROUGE für Generierungsaufgaben und eigene Benchmarks, die auf ausgesonderten Beispielen deiner Daten basieren. Du erhältst einen vollständigen Bewertungsbericht mit der Lieferung.
Kann das Modell später mit neuen Daten aktualisiert werden?
Ja — ich baue die Trainingspipeline so, dass du das Modell bei wachsendem Datenbestand neu trainieren oder weiter feinabstimmen kannst. Das Premium-Paket beinhaltet automatisiertes Retraining mit Überwachung auf Modellverschiebung.
