Individuell fine-getunte Modelle, die GPT-4 bei Ihren spezifischen Aufgaben übertreffen — zu einem Zehntel der Inferenzkosten. Wir übernehmen Datenvorbereitung, Techniksauswahl, Training, Evaluierung und Produktions-Deployment.
Generische LLMs halluzinieren bei domänenspezifischen Inhalten — Rechts-, Medizin-, Finanz- und Automobil-Terminologie
Prompt-Engineering-Workarounds erhöhen Latenz, Kosten und Fehleranfälligkeit, die sich im Maßstab verstärken
Cloud-API-Kosten wachsen 5–10× schneller als die Nutzung beim Übergang vom Piloten zur Produktion
Anbieterabhängigkeit: Eine Preisänderung oder API-Abschaffung bricht Ihre gesamte KI-Pipeline
Compliance-Teams genehmigen keine Modelle, die proprietäre Daten an Drittanbieter-APIs senden
Wir folgen einer rigorosen 6-Stufen-Methodik von der Aufgabendefinition bis zum Produktions-Deployment.
Die Zielaufgabe präzise definieren, vorhandene Daten prüfen, Lücken identifizieren und eine Datenerhebungsstrategie entwickeln.
Das am besten geeignete Basismodell für Ihren konkreten Anwendungsfall benchmarken, um einen Leistungssockel vor dem Training zu etablieren.
Zwischen LoRA, QLoRA, vollständigem Fine-Tuning, DPO oder GRPO wählen — basierend auf Ihrem Datenvolumen, Ihrer Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.
Training mit Unsloth + Axolotl oder torchtune auf Ihrer Infrastruktur oder Cloud durchführen — mit vollständigem Experiment-Tracking.
Benchmark auf MMLU, MT-Bench und domänenspezifischen Evaluierungen. Red-Teaming für Fehlermodi vor dem Deployment.
Export nach GGUF/ONNX, Deployment via Ollama oder vLLM, Einrichtung von Monitoring und A/B-Testing gegenüber der Baseline.
Jedes Fine-Tuning-Engagement folgt unserem DEPLOY-Framework: Aufgabe präzise Definieren, Baseline Evaluieren, optimale Technik auswählen, Daten aufbereiten, Trainingszyklen Loopen, in Produktion Operationalisieren, gemessene Verbesserungen Yielden.
Sie über proprietäre Dokumentenkorpora verfügen, die generische Modelle falsch verarbeiten, in einer regulierten Branche tätig sind, die Datensouveränität erfordert, Ihre KI-Inferenzrechnung €5.000/Monat übersteigt und wächst, oder Sie über 50.000+ domänenspezifische Beispiele verfügen, die zu einem Wettbewerbsvorteil werden könnten.
Für LoRA-Fine-Tuning können Sie mit nur 1.000 hochwertigen Beispielen spürbare Verbesserungen erzielen. Produktionsreifes Fine-Tuning verwendet typischerweise 10.000–100.000 Beispiele. Wir prüfen Ihre vorhandenen Daten und beraten zur Erhebung, wenn Lücken bestehen.
QLoRA kann ein 7B-Modell auf einer einzelnen 24-GB-GPU (RTX 3090/4090) fine-tunen. Für 70B-Modelle verwenden wir Multi-GPU-Setups oder Cloud-Compute (A100/H100). Wir können mit Ihrer vorhandenen Hardware oder Cloud-Compute für den Trainingslauf arbeiten.
LoRA ist unser Standard — es trainiert nur Adapter-Layer, ist schnell und bewahrt das Basismodell-Wissen. QLoRA fügt 4-Bit-Quantisierung hinzu, reduziert VRAM-Anforderungen um 75% bei minimalem Genauigkeitsverlust. Vollständiges Fine-Tuning ist für Fälle reserviert, in denen Sie das Modellverhalten grundlegend ändern, nicht nur für Domänenadaption.
Fine-Tuning und RAG ergänzen sich, konkurrieren nicht. RAG ist ideal für das Abrufen aktueller Fakten aus großen Dokumentenspeichern. Fine-Tuning eignet sich hervorragend, um dem Modell Stil, Format, Domänen-Terminologie und Denkmuster beizubringen. Die meisten Produktionssysteme nutzen beides.
Standardmäßig trainieren wir auf Ihrer Infrastruktur oder einer von Ihnen kontrollierten Cloud-Umgebung — Ihre Daten verlassen Ihren Bereich nicht. Für Kunden ohne GPU-Infrastruktur können wir Cloud-Compute (AWS, GCP, Azure) in Ihrem Account bereitstellen.
Das hängt von Ihren Anforderungen ab. Llama 3.3 70B für maximale Qualität, Mistral Nemo 12B für EU-souveräne Deployments, Phi-4-mini 3.8B für Edge-Deployment. Wir benchmarken 3–4 Kandidaten, bevor wir uns zum Training verpflichten.
Lassen Sie uns besprechen, wie dieser Service Ihre spezifischen Herausforderungen adressiert und echte Ergebnisse liefert.