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BigTree108

Bereitstellung privater LLMs und Fine-Tuning

Private LLMs und Fine-Tuning: Open-Weight-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma und gpt-oss, mit LoRA auf Ihren Daten feinabgestimmt, in kleinere und günstigere Modelle destilliert und in Ihrer eigenen Cloud oder auf Ihren eigenen Servern mit vLLM oder SGLang betrieben, gehostetes Fine-Tuning über OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock und Google Cloud sowie die Trainingsdaten und die Evaluierung dahinter, mit dedizierten LLM-Ingenieuren für Ihr Team oder einem Projekt, das wir Ende-zu-Ende umsetzen.

Fine-Tuning und Modellarbeit, die wir übernehmen

  • Fine-Tuning von Open-Weight-Modellen

    Überwachtes Fine-Tuning mit LoRA oder QLoRA in Hugging Face TRL, Unsloth oder Axolotl und Preference Tuning mit DPO, für eine Tonalität, ein Format oder ein Fachgebiet, das das Basismodell falsch trifft.

  • Destillation in kleinere Modelle

    Das Verhalten eines großen Modells bei Ihrer Aufgabe wird einem kleinen beigebracht, das schneller antwortet und pro Anfrage nur einen Bruchteil kostet, gemessen am großen Modell mit Ihrem Evaluierungsdatensatz.

  • Gehostetes Fine-Tuning

    Fine-Tuning über OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock oder Google Cloud, wenn Sie ein verwaltetes Modell bevorzugen, wobei Trainingsdaten und Evaluierung in Ihrer Hand bleiben.

  • Bereitstellung privater LLMs

    Open-Weight-Modelle, mit vLLM oder SGLang auf GPUs in Ihrem Azure-, AWS- oder Google-Cloud-Konto oder auf Ihrer eigenen Hardware bereitgestellt, hinter einer API, die mit der kompatibel ist, die Ihre Anwendungen bereits aufrufen.

  • Quantisierung und Inferenzkosten

    Modelle, für Ihre Hardware quantisiert und gebündelt, mit Durchsatz, Latenz und Kosten pro tausend Anfragen, gemessen vorher und nachher.

  • Vorbereitung der Trainingsdaten

    Beispiele aus Ihren Dokumenten, Logs und von Ihren Experten, bereinigt, dedupliziert, von personenbezogenen Daten befreit und gelabelt, mit synthetischen Beispielen, die erzeugt und geprüft werden, wo echte knapp sind.

  • Evaluierung

    Ein zurückgehaltener Testdatensatz und aufgabenspezifische Kennzahlen, die vor dem Training vereinbart werden, sodass ein feinabgestimmtes Modell das Basismodell und die gehostete Alternative schlagen muss, bevor es live geht.

  • Anpassung an Sprache und Fachgebiet

    Modelle, die an eine Sprache wie Ukrainisch oder an das Vokabular von Recht, Medizin, Finanzen oder Ihrem Produkt angepasst werden, wo allgemeine Modelle zu kurz greifen.

  • Retraining-Pipelines

    Daten, Trainingsläufe und Modellversionen werden in MLflow oder Weights & Biases nachverfolgt, sodass das nächste Fine-Tuning ein Pipeline-Lauf statt eines Projekts ist.

LLM-Ingenieure einstellen

  • Dedizierte LLM-Ingenieure

    LLM-Ingenieure, die in Vollzeit zu Ihrem Team gehören, in Ihren Tools und Ihrem Prozess arbeiten und an Ihren Lead berichten. Sie führen die Interviews; wir tragen den ukrainischen Vertrag, die Gehaltsabrechnung, die Rechnungsstellung und den Urlaub.

  • Projekte im Bereich LLM-Fine-Tuning

    Ein abgegrenztes Arbeitspaket im Bereich LLM-Fine-Tuning mit festem Umfang, festem Plan und einem benannten Verantwortlichen auf unserer Seite, der das Ergebnis verantwortet und den Fortschritt in Ihren Kanälen berichtet.

  • LLM-Fine-Tuning als laufender Service

    LLM-Fine-Tuning als fortlaufende Leistung: jeden Monat dieselben Personen, ein Backlog, das Sie priorisieren, und Stunden, die Sie in unserem Portal und auf der Rechnung einsehen können.

Die Seite zum dedizierten Team erklärt, wie Spezialisten zu Ihrem Team stoßen, und die Seite zum Outsourcing behandelt Projektlieferung, Übernahmen und unsere Abrechnung.

Wer sich bei Ihnen um LLM-Fine-Tuning kümmert

  • LLM- und Machine-Learning-Ingenieure

    Fine-Tuning, Destillation und Evaluierung

  • MLOps-Ingenieure

    GPU-Infrastruktur und Model Serving

  • Data Engineers

    Pipelines für Trainingsdaten

  • Daten-Annotatoren

    Gelabelte und geprüfte Beispiele

  • Python- und .NET-Entwickler

    Die Anwendungen, die das Modell aufrufen

Fine-Tuning, wenn die Zahlen es sagen

Viele Aufgaben lassen sich mit einem gehosteten Modell, einem guten Prompt und Retrieval lösen. Fine-Tuning rechnet sich, wenn Sie ein einheitliches Format oder einen einheitlichen Ton brauchen, ein kleineres und günstigeres Modell bei hohem Volumen oder ein Modell, das dort läuft, wo Ihre Daten bleiben müssen. Wir testen zuerst die günstigeren Optionen an Ihrem Evaluierungsdatensatz und nehmen Fine-Tuning vor, wenn die Werte die Lücke zeigen.

Trainingsdaten, Adapter und Modellgewichte bleiben in Ihren Konten, personenbezogene Daten werden vor dem Training entfernt, und jede Modellversion lässt sich auf die Daten und Einstellungen zurückführen, aus denen sie entstanden ist.

Weitere KI-Entwicklungsleistungen von uns

Übersicht über KI-Entwicklung

Fragen zu privaten LLMs und Fine-Tuning

Sollten wir Fine-Tuning machen oder RAG nutzen?

Sie lösen unterschiedliche Probleme. Retrieval gibt einem Modell Fakten, die es nicht kennt, und hält sie aktuell; Fine-Tuning verändert das Verhalten des Modells: sein Format, seinen Ton oder seine Leistung bei einer eng umrissenen Aufgabe. Viele Systeme nutzen beides, und wir testen, was Ihren Evaluierungswert verbessert, bevor Sie für Training zahlen.

Können wir ein LLM betreiben, ohne Daten an einen externen Anbieter zu senden?

Ja. Open-Weight-Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma und gpt-oss laufen in Ihrem eigenen Cloud-Konto oder auf Ihren eigenen Servern, und aktuelle Modelle erreichen bei vielen Geschäftsaufgaben die Qualität gehosteter Modelle. Wir dimensionieren die Hardware nach Ihren Volumen und messen die Qualität gegen die gehostete Option.

Wie viele Daten braucht Fine-Tuning?

Für ein Format oder einen Ton genügen mit LoRA oft einige hundert bis einige tausend gute Beispiele. Ein neues Fachgebiet oder eine neue Fähigkeit braucht mehr. Wir beginnen mit dem, was Sie haben, messen und ergänzen Daten dort, wo die Evaluierung Lücken zeigt.

Wie schnell können LLM-Ingenieure starten?

Steht für die Position LLM-Ingenieur eine passende Person zur Verfügung, hängt der Start nur von Ihrem Interview sowie von NDA und IP-Übertragung ab. Andernfalls starten wir eine Suche, die typischerweise innerhalb von zwei bis drei Wochen Kandidatenprofile liefert, und niemand beginnt, bevor Sie zugestimmt haben.

Wie stellen wir LLM-Ingenieure über BigTree108 ein?

Nennen Sie uns die Aufgabe, die Seniorität und die benötigten Stunden. Wir schlagen ein oder zwei Personen mit ihren Profilen vor, Sie führen die Interviews so, wie Sie Ihre eigene Neueinstellung interviewen würden, unterzeichnen einen Vertrag mit BIG TREE 108 LLC und erhalten eine Rechnung im Monat.

Wem gehören die Arbeitsergebnisse?

Sie. Jeder Spezialist hat einen unterzeichneten Vertrag mit BigTree108, der alle Arbeitsergebnisse dem Unternehmen überträgt, und unser Vertrag mit Ihnen überträgt sie an Sie weiter. Code, Designs und Dokumente werden in Ihre eigenen Repositories und Tools geliefert und nicht dort aufbewahrt, wo nur wir sie ändern können.

Brauchen Sie ein eigenes Modell?

Nennen Sie uns die Aufgabe, die Daten, die Sie haben, und wo das Modell laufen muss. Sie erhalten innerhalb eines Werktags eine Antwort: einen Plan für eine Evaluierung, eine Hardwareschätzung oder Kandidatenprofile.

E-Mail an hello@bigtree108.comSo antworten wir