So funktioniert es

Ihr Modell. Ihre Daten. Ihre Infrastruktur.

Sie mieten Intelligenz nicht pro Token. Sie nehmen ein open-weight Modell, bringen ihm Ihre Arbeit mit einer effizienten Finetuning-Pipeline bei und betreiben es auf Hardware, die Sie kontrollieren. So geht das.

Starten Sie mit einem beliebigen open-weight Modell

Wählen Sie die Basis, die zu Ihnen passt - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma und mehr. Es kann bereits lesen, denken und schreiben; das ist der schwere, teure Teil, und er ist frei verfügbar. Sie wählen die Größe für Ihre Hardware und Ihr Budget: ein kompaktes Modell auf einer einzelnen GPU oder ein großes auf einem Cluster.

Finetuning bringt ihm Ihre Arbeit bei

Statt ein ganzes Modell von Grund auf neu zu trainieren, nutzen wir effizientes Finetuning (LoRA/QLoRA-Adapter plus SFT und RLVR). Ihre Daten - Handbücher, Codebasis, Tickets, Datensätze - werden zu einem spezialisierten Modell, das wie ein Experte in Ihrem Fachgebiet antwortet.

Die Pipeline ist reproduzierbar und prüfbar, keine Black Box - und die Rohdaten verlassen dafür nie Ihre Maschine.

Ein Modell, viele Spezialisierungen

Trainieren Sie mehrere Adapter und tauschen Sie sie jederzeit aus. Die teure Basis bleibt an Ort und Stelle - Sie ändern nur, welcher Experte darauf sitzt.

⚖️ Vertragsprüfung Adapter · 180 MB
🏥 Medizinische Notizen Adapter · 142 MB
💬 Ihre Sprache Adapter · 210 MB
Ihr open-weight Modell die Basis

Beliebig kombinieren. Heute juristische Hilfe und morgen medizinische Notizen? Tauschen Sie die oberen Schichten aus. Die teure Basis bewegt sich nie.

Ohne Adapter obenauf ist es ein cleverer Generalist. Fügen Sie die richtigen hinzu und es wird zum Spezialisten für genau Ihre Arbeit - ohne alles andere zu vergessen.

Warum nicht einfach das ganze Modell neu trainieren?

Vollständiges Neutrainieren ist die Methode der großen Labore. Es ist der Grund, warum ihre KI etwas ist, das Sie mieten.

Vollständiges Neutrainieren

  • Zig Gigabyte pro Version
  • Benötigt einen großen GPU-Cluster
  • Langsam, teuer, schwer reproduzierbar
  • Praktisch können sich das nur große Labore leisten

Effizientes Finetuning

  • Ein paar hundert MB pro Adapter
  • Trainiert auf einer einzelnen GPU (oder skaliert auf einen Cluster)
  • Reproduzierbare Pipeline, jedes open-weight Modell
  • Zugänglich für ein kleines Team, nicht nur für Labore

Von Daten zu einem Modell, das Ihnen gehört, in drei Schritten

Der gesamte Ablauf - und jeder Schritt bleibt auf Ihrer Infrastruktur.

1

Bringen Sie Ihre Daten

Beispiele aus Ihrem Fachgebiet - Dokumente, Code, Tickets, Datensätze. Wir helfen beim Sammeln, Bereinigen und Strukturieren.

2

Finetunen Sie das Modell

Die Pipeline (SFT/RLVR) verwandelt diese Daten in ein spezialisiertes Modell, auf Ihrer GPU oder Ihrem Cluster. Nichts verlässt Ihr Netzwerk.

3

Einsetzen & besitzen

Betreiben Sie es auf Ihrer eigenen Infrastruktur, offline, wenn Sie möchten. Das Modell gehört Ihnen zum Behalten und Wiederverwenden.

Kleine Dateien. Großes Fachwissen. Ihres zum Behalten.

Sehen Sie, was nötig ist, um Ihre Daten in ein Modell zu verwandeln, das Ihnen gehört - in jeder Größenordnung.

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