Ich stimme LLM- oder TTS-Modelle fein ab, bewerte sie und optimiere sie für deinen individuellen KI-Anwendungsfall

Prompting stößt an eine Grenze. Wenn du ein konsistentes Format, deine Markenstimme, eine enge Domäne, geringere Latenz oder ein 10-mal günstigeres Modell brauchst, ist Fine-Tuning die Lösung – und genau das mache ich seit 2021.

Ich kümmere mich um die komplette Pipeline: Dataset-Design, Training, Evaluation und Deployment, mit ehrlichen Zahlen darüber, ob Fine-Tuning in deinem Fall tatsächlich besser ist als ein besserer Prompt. Manchmal ist es das nicht, und das sage ich dir auch zuerst.

WAS ICH MACH

- Dataset-Erstellung, Reinigung, Labeling, synthetische Datengenerierung

- Vollständiges Fine-Tuning, LoRA und QLoRA auf offenen Modellen

- Managed Fine-Tuning bei OpenAI und Gemini

- Modell-Distillation zur Senkung der Inferenzkosten und Latenz

- Klassifikation, Extraktion, Zusammenfassung und Domain-NLP-Modelle

- Evaluation-Tools mit echten Benchmarks, nicht nur Vibes

- Quantisierung und Optimierung der Inferenz für günstigen Service

- Deployment in deine Cloud, Hugging Face, Replicate oder vLLM

- Regressionstests, damit die Qualität nach Updates nicht abdriftet

MODELL: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, BERT, Whisper, GPT und Claude Fine-Tuning

Teile deine Aufgabe, Beispiel-Daten und aktuelle Fehlerfälle. Ich sage dir ehrlich, ob sich Fine-Tuning lohnt.