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Ich werde individuelle LLMs für dein Business bauen, feinabstimmen und bereitstellen
Ai Solutions Architekt
Ich unterstütze Unternehmen dabei, AI-Anforderungen in skalierbare, einsatzbereite Lösungen umzuwandeln. In Zusammenarbeit mit den Forschungs- und Engineering-Teams von BluBridge unterstütze ich Proje...
Über diesen Service
Generische Modelle liefern generische Antworten. Ich werde ein Open-Source-LLM auf deinen Daten feinabstimmen, damit es deine Domäne spricht, dein Format folgt und deutlich günstiger ist als ständige API-Aufrufe.
Warum BluBridge: Wir sind ein Frontiers AI-Forschungsteam, kein Skript-Runner. Wir entwickeln unser eigenes Trainingsframework (C++/CUDA), ML-Compiler und Datenpipeline, alles veröffentlicht auf arXiv. Wir sind Mitglied bei NVIDIA Inception und AWS Consulting Partner.
Was du bekommst:
- Feinabstimmung von Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek und mehr
- LoRA, QLoRA oder vollständige Feinabstimmung, je nach Budget
- Datenbereinigung, Duplikatentfernung und Formatierung
- Bewertung gegen das Basismodell auf deinem eigenen Testset
- Quantisierte Modelle (GGUF, AWQ) für günstigere Inferenz
- Deployment mit vLLM oder einer privaten API (Premium)
- Vollständiger Quellcode und Dokumentation
Ehrliche Einschätzung: Wenn RAG oder Prompt-Engineering dir besser dienen als Feinabstimmung, sage ich dir das, bevor du einen Cent ausgibst.
Basic- & Standard-Modelle bis 8B und Datensätze bis 10k Beispiele.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, damit ich deine Aufgabe und Daten prüfen und das passende Paket empfehlen kann. Größere Modelle oder individuelle Pipelines? Frage nach einem individuellen Angebot.
Programmiersprache:
Python
•
C++
•
Pytorch
•
Andere
Datentyp:
Text
KI-Engine:
GPT
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
PyTorch
•
Andere
FAQ
Automatische Übersetzung
Brauche ich wirklich Feinabstimmung oder reicht RAG?
Wenn dein Modell Fakten aus deinen Dokumenten kennen soll, ist RAG oft günstiger und leichter zu aktualisieren. Feinabstimmung ist besser, um einen Stil, ein Format, eine Aufgabe oder eine Domänensprache zu lehren. Schick mir deinen Anwendungsfall und ich empfehle dir den richtigen Ansatz, bevor du bestellst.
Welche Modelle können Sie optimieren?
Offene Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi und DeepSeek, plus Encoder-Modelle wie BERT und RoBERTa für Klassifikation. Basic- und Standard-Modelle bis 8B Parameter. Für größere Modelle frage nach einem individuellen Angebot.
Wie viel Daten brauche ich?
Für Stil- oder Formataufgaben reichen einige hundert hochwertige Beispiele aus. Für Domänenanpassung sind einige tausend besser. Qualität ist wichtiger als Quantität, und in den Standard- und Premium-Paketen bereiten wir deine Daten auf und strukturieren sie.
Wird mein feinabgestimmtes Modell GPT-4 oder ChatGPT übertreffen?
Bei deiner spezifischen, engen Aufgabe kann ein gut abgestimmtes kleineres Modell mit einem allgemeinen Modell mithalten oder es übertreffen, ist dabei deutlich günstiger und vollständig privat. Bei allgemeinem Wissen wird es das nicht. Wir setzen realistische Ziele mit dir, bevor das Training beginnt.
Wem gehört das Modell und sind meine Daten sicher?
Du besitzt die feinabgestimmten Gewichte und den Quellcode. Deine Daten werden nur für dein Projekt verwendet und auf Wunsch gelöscht. Wir arbeiten auch gern unter NDA.
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Dein Datensatz (oder Beispiel-Daten), eine kurze Beschreibung der Aufgabe, Beispiele für gute Ausgaben und wo du das Modell laufen lassen möchtest. Je konkreter du bist, desto besser das Ergebnis.
