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Ich entwickle maßgeschneiderte Lösungen, KI-Modellbereitstellung für die Produktion
Wir spezialisieren uns auf das Design, Training und die Optimierung einer Vielzahl von AI-Modellen, einschließlich Machine-Learning-Algorithmen, Deep-Learning-Netzwerken, Systemen für natürliche Sprac...
Über diesen Service
Was wir machen
- Feinabstimmung oder von Grund auf neu trainieren für Vision, NLP, tabellarische Daten, Zeitreihen und Audio
- Reproduzierbarer Code mit nachverfolgten Läufen
Wichtige Dienstleistungen
- Daten-Audit: schnelles EDA, Leakage-Checks, Klassenbalance, Split-Plan
- Preprocessing: Reinigung, Transformationen, Tokenisierung/Normalisierung
- HPO: gezielte Versuche mit frühem Stoppen/Pruning
- Evaluation: F1, ROC-AUC, mAP, mIoU, MAE, WER + Fehleranalyse
- Modell-Export: PyTorch-Gewichte + ONNX (TFLite/Core ML auf Anfrage)
- Dockerisierte REST API (optional): FastAPI-Endpunkte, OpenAPI-Dokumentation
- CI/CD & Monitoring (optional): Pipelines, Metriken, Drift-Alerts
Prozess
- Entdeckung Zielmetrik, Latenzgrenzen
- Datenvorbereitung, Splits & Augmentierungen
- Training HPO & Ablationen
- Validierung der Erklärbarkeit bei Relevanz
- Übergabe für Deployment-Unterstützung
Stack
PyTorch, TensorFlow, HF, scikit-learn, Optuna, MLflow, ONNX/TensorRT, Docker/FastAPI
Eigentum
Du besitzt Code und Gewichte. Cloud-GPU-Kosten werden nach Anbieterpreisen abgerechnet. NDA/White-Label verfügbar.
Zum Start
- Ziel & Metrik, Datenlink/Schema, Einschränkungen, Deployment-Präferenz, Frist, Rechenbudget
Programmiersprache:
Python
•
MATLAB
•
Colab
•
MLflow
•
Julia
Frameworks:
scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
FAQ
Automatische Übersetzung
Werden Sie ein NDA unterschreiben?
Ja. Ich bin mit NDA und/oder einer gegenseitigen Vertraulichkeitsklausel einverstanden. White-label-Arbeiten sind ebenfalls in Ordnung.
Wie schützen Sie meine Daten?
Minimalprivilegierter Zugriff, private Repos, verschlüsselte Speicherung (bei Cloud-Nutzung) und keine Weitergabe an Dritte. Ich lösche Datensätze und Artefakte auf Wunsch oder 14 Tage nach Übergabe.
Wem gehört das Modell und der Code?
Dir. Vollständige Übertragung der trainierten Gewichte, des Quellcodes und der Dokumentation. Hinweis: Basis-Modelle/Open-Source-Bibliotheken behalten ihre ursprünglichen Lizenzen.
Was sind typische Lieferzeiten?
Basic: 7 Tage, Standard: 14 Tage, Premium: 28 Tage. Extra-schnelle Optionen sind in den Extras erhältlich.
Was kann die Zeitpläne beeinflussen?
Datenmenge/-qualität, Labeling, Anzahl der HPO-Versuche, Compliance-Anforderungen und Komplexität der Bereitstellung (Cloud, Skalierung, Sicherheit).
Kannst du das Modell für die Produktion bereitstellen?
Ja. Premium umfasst Cloud-Bereitstellung; Standard liefert eine API-Grundlage. Ich kann eine Dockerisierte REST-API mit Health Checks und Dokumentation bereitstellen.
Welche Stacks unterstützt du?
PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, ONNX/TensorRT, FastAPI + Docker. Ich integriere mit AWS/GCP/Azure, Vercel/DO oder deinem eigenen Server.
Bekomme ich Exporte für Mobile/Edge?
Ja, Modell-Export nach ONNX; TFLite/Core ML auf Anfrage, abhängig von der Kompatibilität des Modells.
Was ist in der Dokumentation enthalten?
Setup-Hinweise, Run-Befehle, Endpunkt-Spezifikationen, Bewertungsbericht und eine Model Card mit Metriken, Daten und Einschränkungen.
Bieten Sie Wartung an?
Ja. Optional ist monatliche Wartung (Fehlerbehebungen, kleine Updates) als Extra oder individueller Plan möglich.
