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Ich erstelle dir ein AI-Modell mit Feineinstellung
Dylan S
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
HALTE DEIN EIGENES KI-Modell, trainiert mit DEINEN Daten, läuft auf DEINER Hardware. Nie wieder API-Rechnungen. Versprochen.
WARUM EIN LOKALES MODell (vs OpenAI Fine-tuning)?
DU besitzt es, eine echte Datei, deine für immer
Keine Kosten pro Nachricht, keine API-Rechnungen, kein Abonnement
Läuft offline, deine Daten verlassen deinen Rechner nie
Funktioniert auf Laptop, Server, kleinem VPS, sogar offline-Geräten
DEIN DATENSET ODER NICHT.
Hast du bereits ein Dataset (Q&A-Paare, JSON/CSV)? Perfekt, wir starten sofort.
Nur Dokumente (PDF, DOCX, TXT, EPUB)? Füge das Extra „Dataset Creation“ hinzu
und ich verwandle sie in ein hochwertiges Trainingsdataset.
WIE ES FUNKTIONIERT
1. Du sendest mir deine Daten + dein Ziel (Ton, Verhalten, Sprache)
2. Ich prüfe ehrlich, ob es reicht; falls nicht, sage ich es dir BEVOR das Training beginnt
3. Ich feine mit QLoRA + Q4-Quantisierung (2-3 Epochen, optimiert auf deinem Dataset)
4. Du erhältst: 2 GGUF-Dateien (Q4_0 light + Q8_0 high quality), eine Modellkarte,
empfohlene Einstellungen und einen Testbericht mit echten Q&A aus DEINEM Bereich
EHRLICHE ANMERKUNGEN (weil ich alles teste, was ich liefere):
Qualität hängt von deinen Daten ab. Gute Daten = gutes Modell
Du bestätigst das Basismodell, das ich wähle (immer Open-License, kommerzielle Nutzung).
Schick mir VOR der Bestellung 2 Zeilen zu deinem Projekt.
Lerne Dylan S kennen
Dylan S
Chief Marketing Officer General Manager
- AusItalien
- Mitglied seitSept. 2026
Sprachen
Italienisch, Spanisch, Englisch
I am an experienced CMO and General Manager with a strong background in luxury hospitality and tourism technology. I have founded a SaaS platform for the tourism industry and managed marketing strategies for 5-star luxury resorts. My expertise includes business organization, digital media management, and international guest relations.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich angeben?
Entweder ein Dataset (Q&A-Paare in CSV/JSON) oder einfach deine Dokumente (PDF, DOCX, TXT, EPUB) mit dem Extra „Dataset Creation“. Mindestens ca. 300 Beispiele für vernünftige Ergebnisse — ich bestätige vor dem Start.
Was ist GGUF / Q4?
Das Dateiformat zum Ausführen lokaler KI-Modelle. Q4 = 4-Bit-Quantisierung: ca. 75% kleiner, läuft auf normaler Hardware, minimale Qualitätsverluste.
Wo kann ich das finale Modell laufen lassen?
Überall: Ollama, LM Studio, llama.cpp unter Windows/Mac/Linux, dein Server, offline. Das 1B-Paket läuft auf fast allem.
Kann es lange Unterhaltungen verarbeiten?
Je nach Modell und Maschine, auf der du es laufen lässt. Das Modell unterstützt lange Kontexte (2048, 4096+) in Ollama/LM Studio. Trainingsbeispiele sind absichtlich kürzer — Laufzeitkontext ist nicht begrenzt.
Warum nicht einfach über die OpenAI API feintunen?
Bei OpenAI mietest du ein Modell: du zahlst pro Nutzung, immer, und deine Daten gehen in deren Cloud. Hier bekommst du eine Datei, die du zu 100% besitzt — keine wiederkehrenden Kosten.
Welches Basismodell verwendest du?
Das beste Open-Source-Modell für deine Aufgabe (kommerziell nutzbar) oder eine Alternative. Ich schlage es vor, du bestätigst vor dem Training.
Besitze ich das finale Modell?
Ja, zu 100% — Datei, Gewichte, alles. Vollständige kommerzielle Nutzungsrechte (basierend auf dem Modell)
Was zählt als Überarbeitung?
Eine erneute Training-Runde, um Ton oder Verhalten mit DEM GLEICHEN bereitgestellten Dataset anzupassen. Neue Daten, neue Sprachen oder neue Features = neue Arbeit, separat angeboten.
