Individuelle KI-Modelle
Wir helfen Teams zu entscheiden, wann Prompting, RAG oder Fine-Tuning reicht, und wann ein individuelles KI-Modell die richtige Investition ist.
Individuelle KI-Modelle, fuer euch gebaut und von euch besessen
Ehrliche Modellstrategie
Wir pruefen Task-Struktur, Datenqualitaet, Labels, Retrieval-Fit, Latenz, Context Limits und Betriebskosten, bevor wir Prompting, RAG, Fine-Tuning oder komplettes Modelltraining empfehlen.
Von Fine-Tuning bis Training from scratch
Wenn ein Basismodell mit Retrieval reicht, sagen wir das. Wenn euer Produkt domaenenspezifisches Verhalten, niedrigere Inferenzkosten oder eigene Weights braucht, trainieren oder fine-tunen wir passend zum Use Case.
Artefakte, die euch gehoeren
Weights, Tokenizer-Entscheidungen, Training Pipeline, Eval Setup, Inferenz-Stack und Deployment-Handoff gehoeren euch.
Was wir liefern
Mit Discovery starten
Zwei Wochen bezahlte Analyse. Schriftliche Empfehlung, fixer naechster Scope und klare Antwort, ob Custom Training sinnvoll ist.
Discovery buchenWann diese Leistung passt
Teams, die API-Abhaengigkeit reduzieren
Ihr wollt niedrigere langfristige Inferenzkosten, mehr Kontrolle und weniger Produktgrenzen durch Black-Box-APIs
Unternehmen mit proprietaeren Daten
Ihr habt Domaenendaten, Workflows oder Labels, die generische Assistenten nicht gut genug verstehen
Produkte mit kleineren Spezialmodellen
Ihr braucht ein Modell passend zu Task, Latenz, Speicherbedarf oder Infrastruktur
Gruender mit echter IP
Euer Moat soll nicht nur aus Prompt Wrappers um fremde Modelle bestehen
Operatoren, die klare Antworten wollen
Ihr wollt wissen, ob Prompting, RAG, Fine-Tuning oder Custom Training wirklich der richtige Weg ist
So laeuft das Engagement
Wir starten mit Daten, Task und Wirtschaftlichkeit, nicht mit AI-Theater.
Discovery
Wir pruefen Task, Datenqualitaet, Labeling, Evals und Infrastruktur. Ihr bekommt Empfehlung, Tradeoffs und naechsten Scope.
Richtigen Build-Pfad waehlen
Wir entscheiden zwischen Prompting, Retrieval, Supervised Fine-Tuning, Preference Tuning oder eigenem Modelltraining.
Trainieren und paketieren
Wir bereiten Datasets vor, trainieren oder fine-tunen, definieren Evals, vergleichen Checkpoints und bauen die Inferenzpipeline.
Deploy wo ihr wollt
Auf eurer Infrastruktur, in eurer Cloud oder in einer Umgebung passend zu Budget, Compliance, Throughput und Latenz.
Was die Delivery abdeckt
Das ist Modellarbeit, nicht nur Interfacearbeit: Datenqualitaet, Trainingsmethode, Eval Design, Inferenzoekonomie und Deployment.
Datenvorbereitung
Dataset Review, Kuratierung, Deduplizierung, Formatierung, Label-Strategie und Readiness Checks
Modellanpassung
Architekturwahl, parameter-effizientes Fine-Tuning, volles Fine-Tuning und Training from scratch
Evals und Kostenfit
Task-spezifische Evals, Fehleranalyse, Checkpoint-Vergleich, Latenz und Kosten
Inferenz und Handoff
Serving Stack, Quantization, Deployment Pipeline und Betriebsnotizen
- individuelle KI-Modelle
- KI Fine-Tuning Agentur
- LLM Fine-Tuning Dienstleistungen
- eigenes KI-Modell trainieren
- domaenenspezifische KI-Modelle
- Custom LLM Entwicklung
- KI Modelltraining Beratung
- private KI Modell Deployment
- KI Modell Ownership
- Webagentur Deutschland
- Webentwicklung Berlin
- Softwareentwicklung Deutschland
- Remote Entwicklerteam
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Neugierig?
Startet mit AI Model Discovery. Zwei Wochen, fixe Gebuehr, schriftliche Empfehlung.