AI-Daten & Modelle

Model Engineering

Die meisten Unternehmensanwendungen sind mit einem leistungsfähigen Allgemeinmodell und gutem Abruf am besten bedient. Manche nicht: enge Fachgebiete, hohes Volumen, strenge Latenzvorgaben oder Daten, die Ihre Grenze nicht verlassen dürfen. Um die kümmern wir uns.

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Die geschäftliche Herausforderung

Zu Fine-Tuning wird zu früh gegriffen

Teams greifen zum Fine-Tuning, um Probleme zu beheben, die eigentlich Abruf- oder Prompt-Probleme waren, und besitzen danach ein Modell, das sie pflegen, evaluieren und bei jeder Bewegung des Basismodells neu justieren müssen. Diese Kosten laufen weiter und sind selten budgetiert. Zugleich geraten die echten Gründe für Anpassung aus dem Blick: Kosten bei Volumen, Latenz, Offline-Betrieb und Fachsprache, die ein Allgemeinmodell schlecht beherrscht.

Was wir tun

Klären, ob es gerechtfertigt ist, und es dann richtig tun

Wir prüfen zuerst, ob Abruf, Prompting oder ein anderes Basismodell das Problem löst, denn das ist meist billiger zu bauen und zu besitzen. Wo Anpassung wirklich gerechtfertigt ist, erstellen wir den Datensatz, führen das Training durch und evaluieren gegen einen zurückgehaltenen Satz aus Ihren eigenen Fällen. Das Ausliefern wird auf Ihren Latenz- und Kostenrahmen ausgelegt, mit Versionierung und Rückfall, denn ein Modell in Produktion ist ein Artefakt, von dem man sich zurückziehen können muss.

Model Engineering

Leistungsumfang

Fine-Tuning
Model Customization
Embeddings
Model Optimization
Model Serving
Open-Source Models

Typische Anwendungsfälle

Die Inferenzkosten bei Volumen senken, indem der Großteil des Verkehrs auf ein kleineres, spezialisiertes Modell wandert.
Fachsprache bewältigen, die ein Allgemeinmodell durchgehend falsch behandelt.
Vollständig innerhalb Ihrer eigenen Grenze laufen, wo Daten keine Schnittstelle Dritter erreichen dürfen.
Eine Latenzanforderung erfüllen, die ein gehostetes Spitzenmodell nicht einhalten kann.

Unser Vorgehen

Auditieren

Feststellen, welche Daten existieren, wem sie gehören und in welchem Zustand sie sind.
Pipeline

Ingestion, Transformation und Qualitätsprüfungen bauen, von denen die Modelle abhängen.
Benchmarken

Ansätze an Ihren Daten vergleichen, nicht an einem öffentlichen Leaderboard.
Bereitstellen

Hinter stabiler Schnittstelle deployen, mit Versionierung, Monitoring und Rollback-Pfad.

Technologie

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Sicherheit & Governance

Datenherkunft wird durchgängig erfasst, sodass jederzeit beantwortbar ist, woher ein Wert stammt und welche Modellversion eine Ausgabe erzeugt hat. Personenbezogene Daten werden minimiert, klassifiziert und nach expliziter Richtlinie aufbewahrt. Trainings- und Evaluationssets werden gemeinsam mit dem Code versioniert.

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Meist reden wir es Ihnen aus

Anpassung ist seltener gerechtfertigt, als sie vorgeschlagen wird, und wir sagen das lieber, als sie zu verkaufen. Wo sie gerechtfertigt ist, ist die Arbeit unspektakulär: Datensatzaufbau, ehrliche Evaluation und ein Auslieferungsweg, den Sie betreiben können. Genau das entscheidet, ob es hält.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Wie viele Daten brauchen wir für ein Fine-Tuning?

Für Stil und Format weit weniger als gemeinhin angenommen, oft einige hundert gut gewählte Beispiele. Wirklich neues Wissen beizubringen ist ein anderes Problem und wird meist besser über Abruf gelöst.

Schlägt ein fein justiertes Modell ein Spitzenmodell?

Bei einer engen Aufgabe manchmal, und meist bei deutlich geringeren Kosten und Latenzen. Beim allgemeinen Schließen nicht. Das realistische Muster ist ein kleineres Modell für die Masse mit Eskalation für die schweren Fälle.

Was passiert, wenn das Basismodell aktualisiert wird?

Ihr Fine-Tuning wandert nicht mit, also evaluieren Sie neu und trainieren häufig nach. Diese laufenden Kosten sind Teil der Entscheidung, und wir machen sie ausdrücklich, bevor Sie sich festlegen.

Können wir Open-Source-Modelle selbst betreiben?

Ja, und für Datenresidenz oder Isolation ist das oft der Grund dafür. Es bedeutet, Inferenzinfrastruktur zu betreiben, was reale Kosten hat, weshalb es eine bewusste Wahl sein sollte und keine Voreinstellung.

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