Fine-Tuning & eigene Modelle
Offene und kleine Sprachmodelle, mit Evals trainiert und dort betrieben, wo Ihre Daten liegen.
Allzweckmodelle sind beeindruckend und teuer und manchmal schlicht unpassend: zu langsam, bei Volumen zu teuer, nicht in Ihrem Netz betreibbar oder unbeständig bei einer engen Aufgabe. Wir führen Fine-Tuning und Distillation offener und kleiner Modelle durch – Llama, Mistral, Qwen und andere – mit LoRA und QLoRA, belegen den Gewinn mit Evals gegen das Basismodell und betreiben sie privat. Und wenn Retrieval (RAG) die Aufgabe besser löst, sagen wir das zuerst.
01 / Was es löst
Einheitliches Format, Fachsprache und Verhalten bei den engen Aufgaben, die Sie tausendfach am Tag ausführen.
In Ihrer Cloud, auf eigenen GPUs oder Edge-Hardware – sensible Daten verlassen Ihre Umgebung nicht.
Ein kleines trainiertes Modell kann bei der richtigen Aufgabe ein großes ersetzen – zu einem Bruchteil der Kosten pro Anfrage.
Erfolgskriterien und zurückgehaltenes Testset stehen vor dem Training fest; das Modell geht nur live, wenn es gewinnt.
02 / Stack
Branchenstandard, langweilig im besten Sinne: Werkzeuge mit Zukunft, die auch der nächste Entwickler kennt.
Offene Modelle
Llama
Die offene Modellfamilie von Meta
Mistral
Effiziente offene Modelle aus Europa
Qwen
Starke mehrsprachige offene Modelle
Gemma
Leichtgewichtige offene Modelle von Google
Training
LoRA / QLoRA
Parametereffizientes Fine-Tuning
Distillation
Ein kleines Modell von einem großen lernen lassen
Hugging Face
Modell-Hub und Trainingsbibliotheken
PyTorch
Deep-Learning-Framework
Betrieb
vLLM
Model-Serving mit hohem Durchsatz
Ollama
Lokale Laufzeit für Teams und Edge
NVIDIA GPUs
GPU-Beschleunigung in Cloud und On-Premise
Quantisation
Kleinere, schnellere Modelle für günstigere Hardware
03 / Vorgehen
Wir prüfen, ob die Lücke Wissen, Verhalten oder Kosten betrifft, bevor wir überhaupt Training empfehlen.
Kuratierte, deduplizierte, datenschutzsichere Beispiele zählen mehr als Modellgröße; den Datensatz bauen wir mit Ihnen.
Jeder Trainingslauf wird auf Ihrem Testset mit dem Basismodell und einem starken gehosteten Modell verglichen.
Quantisierte Modelle auf Ihrer Infrastruktur mit Monitoring, Versionierung und Rollback.
04 / Standards
Wir halten uns bei jedem Projekt an Branchenstandards und bewährte Methoden – sie sorgen dafür, dass der Kostenvoranschlag hält.
05 / Infrastruktur
Gute Fragen
Klare Antworten auf das, was Kunden vor dem Start wissen wollen.
Oft nicht. Fehlt Wissen, ist Retrieval (RAG) meist günstiger und leichter aktuell zu halten. Fine-Tuning lohnt sich für ein einheitliches Format oder einen einheitlichen Stil, eine enge, wiederkehrende Aufgabe, geringere Latenz oder Kosten durch ein kleineres Modell oder den Betrieb vollständig auf eigener Infrastruktur. WNC sagt Ihnen, was zutrifft, bevor irgendetwas trainiert wird.
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Start
Erzählen Sie uns, was das Modell können und wo es laufen soll. Ein Senior Engineer antwortet mit ehrlichem Umfang und Preis.
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