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Ich stimme Open-Source-LLMs für deinen Chatbot oder internen KI-Agenten feinab
AI Voice- und Chat-Agenten, API-Integrationen und MCP-Server
Klar umrissene Arbeiten, dokumentierte Übergabe und praktische Systeme, die zu deinem Geschäft passen.
Ich bin AI-Ingenieur und unabhängiger Softwareentwickler mit Sitz in Chicago. Ich verbinde AI-Sp...
Über diesen Service
Passe ein LLM an das Verhalten, die Sprache und die Ausgaben an, die dein Chatbot oder interner Agent benötigt.
Ich fine-tune geeignete Open-Source- und Open-Weight-Sprachmodelle mit deinen autorisierten Daten, nach einem festgelegten Trainingsplan und einer Bewertung gegenüber dem Originalmodell.
Jedes Projekt ist individuell auf einen Anwendungsfall, ein ausgewähltes Modell, die Datenbereitschaft und das Rechenbudget zugeschnitten. LoRA/QLoRA oder Full-Parameter-Fine-Tuning werden je nach Bedarf gewählt; diese sind Trainingsmethoden, keine Preiskategorien.
Lieferumfang kann beinhalten:
- Datenvorbereitung und Trainings-/Validierungs- und Test-Splits
- Reproduzierbarer Trainingscode und Konfiguration
- Trainierte Adapter oder Modell-Checkpoints, abhängig von der Lizenzierung
- Auswertung auf ausgesonderten Daten, Vergleich mit Baseline und dokumentierte Einschränkungen
- Anleitung zum Laden des Modells und technische Übergabe
Dies ist Modelltraining, kein reines Prompt-Writing. Von Grund auf neu zu trainieren, unbegrenzte Experimente, eine vollständige Chatbot-Anwendung und laufendes Hosting sind standardmäßig nicht enthalten. Das Paket umfasst bis zu 150 $ für GPU-Miete; Rechenkapazität darüber hinaus, Speicher und andere Drittanbieter-Kosten werden separat vereinbart.
Kontaktiere mich vor der Bestellung mit deinem Anwendungsfall, Modell, Daten, Budget und Zieldeployment.
Programmiersprache:
Python
•
Pytorch
Datentyp:
Text
•
BILDER
•
Multimodal
KI-Engine:
DeepSeek
•
Llama
•
Falcon
•
PyTorch
•
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen Fine-Tuning und Prompt Engineering?
Fine-Tuning trainiert Modell- oder Adapterparameter anhand von Beispielen. Ein Prompt liefert Anweisungen zur Inferenzzeit ohne Training. Dieser Service ist eine vereinbarte Trainingsvereinbarung, keine bloßen Prompts oder hochgeladene Dokumente.
Bietest du LoRA, QLoRA und Full-Parameter-Feinabstimmung an?
Die Methode wird basierend auf Modell, Aufgabe, Daten und Rechenbudget gewählt. LoRA/QLoRA trainieren Adapter auf einem eingefrorenen Basis; Full-Parameter-Feinabstimmung aktualisiert das vortrainierte Modell selbst. Das sind technische Entscheidungen innerhalb eines individuellen Rahmens, keine Paketebenen.
Mit welchen Modellen kannst du arbeiten?
Geeignete Open-Source- oder Open-Weight-Modelle mit zugänglichen Gewichten und kompatiblen Trainingswerkzeugen. Wir prüfen die genaue Modellversion, Lizenz, Architektur und Hardware-Anforderungen, bevor wir uns auf die Arbeit einigen. Verfügbarkeit bedeutet nicht automatisch, dass jede kommerzielle Nutzung oder Weiterverteilung erlaubt ist.
Welche Daten brauche ich?
Relevante Beispiele, die du besitzt oder für die du die Nutzung autorisiert bist, inklusive Beispielen gewünschter Antworten oder Aktionen, falls notwendig. Qualität, Konsistenz, Abdeckung und Volumen beeinflussen die Machbarkeit. Wir prüfen eine gereinigte Probe und stimmen die Vorbereitungsarbeiten vor der Bestellung ab.
Was werden Sie liefern?
Die vereinbarten trainierten Artefakte, Trainings- und Konfigurationscode, Details zum Basis-Modell und zur Umgebung, ein Bewertungsbericht und Ladeanweisungen. Adapter benötigen ihr angegebenes Basis-Modell. Vollständige oder zusammengeführte Checkpoints werden nur geliefert, wenn dies vereinbart und durch die Lizenz erlaubt ist.
Wird das Modell genauer oder hört es auf zu halluzinieren?
Eine besondere Verbesserung ist ohne Nachweis nicht garantiert. Wir definieren eine auf die Aufgabe zugeschnittene Bewertung, vergleichen mit einem Basismodell und berichten Ergebnisse und Einschränkungen. Feinabstimmung macht ein Modell nicht fehlerfrei und ersetzt nicht die erneute Datenabfrage in jedem Anwendungsfall.
Sind die GPU-Kosten und der Einsatz im Preis inbegriffen?
Das Paket umfasst bis zu 150 US-Dollar für GPU-Miete. Rechenleistung über diese Grenze hinaus, Speicher und andere Drittanbieter-Kosten werden schriftlich vereinbart. Ein gehosteter Endpunkt, Chatbot-UI, Integration in Geschäftssysteme und laufende Inferenz sind separat, sofern nicht ausdrücklich enthalten.
Trainierst du von Grund auf oder trainierst du weiter, bis ein Zielwert erreicht ist?
Nicht im Rahmen eines normalen Feinabstimmungsumfangs. Pretraining von Foundation-Modellen, fortgesetztes Pretraining, große verteilte Läufe und zusätzliche Experimente erfordern eine separate Bewertung und Budgetierung. Die Vereinbarung legt die enthaltenen Läufe, Akzeptanzkriterien und Stoppbedingungen fest.
Was, wenn Feinabstimmung nicht die richtige Methode ist?
Wir prüfen die Eignung vor der Bestellung. Wenn Prompting, Retrieval oder ein anderes Modell besser geeignet sind, sage ich das, anstatt unnötiges Training zu verkaufen. Ein gekaufter Trainingsauftrag wird nicht stillschweigend durch eine andere Dienstleistung ersetzt.
