Machine-Learning-Lösungen

Individuelle Modellentwicklung

Maßgeschneiderte Modelle auf Ihren Daten, geliefert als laufende Systeme mit Pipelines, Evals und Dokumentation. Alles gehört Ihnen.

Machbarkeitsstudie anfragen

Maßgeschneiderte Modelle, Ende zu Ende

Fertige Modelle lösen generische Probleme. Wenn Ihr Vorsprung in Ihren Daten liegt, einer Preishistorie, die kein Wettbewerber hat, einem Fehlerarchiv von der eigenen Linie, einem Jahrzehnt an Schadensfällen, macht ein individuelles Modell daraus Software. Wir bauen solche Modelle Ende zu Ende: Problemdefinition, Datenarbeit, Training, Evaluation und Deployment in einem Projekt.

Das Projekt beginnt in den ersten Tagen mit einer Baseline, denn ein einfaches Modell, das funktioniert, schlägt ein komplexes, das vielleicht funktioniert. Danach muss sich jeder Zuwachs an Komplexität auf dem Evaluationsset bezahlt machen. Die Metriken sehen Sie wöchentlich, auf Ihren Daten, und Sie können jederzeit mit etwas aufhören, das bereits funktioniert.

Was sich für Sie ändert: Statt eines Notebooks und eines Versprechens erhalten Sie eine versionierte Trainings-Pipeline, ein deploytes Modell hinter einer API und die Dokumentation, um ohne uns nachzutrainieren. Gewichte, Code und Daten-Pipelines gehören vollständig Ihnen, und zur Übergabe gehören Arbeitssitzungen mit den Engineers, die das System übernehmen.

Warum individuell bauen

Ihre Daten werden zum Vorsprung

Ein Modell, trainiert auf Ihrer Historie, kann Dinge, die eine generische API nicht kann, und ohne Ihre Daten kopiert es niemand.

Baseline zuerst

Wir trainieren zuerst das einfache Modell und veröffentlichen seinen Wert. Komplexität kommt nur dazu, wenn sie die Baseline auf Ihrer Metrik schlägt.

Volle Eigentümerschaft

Gewichte, Trainingscode und Pipelines werden komplett übergeben. Keine Lizenz pro Arbeitsplatz, keine Miete auf Ihr eigenes Modell.

Produktionsreif von Anfang an

Modelle entstehen fürs Deployment: containerisiert, versioniert und getestet auf Latenz und Last, nicht nur auf Genauigkeit.

Kosten im Griff

Ein passend dimensioniertes eigenes Modell läuft bei Skalierung oft für einen Bruchteil tokenbasierter API-Preise, und diese Rechnung zeigen wir vor dem Bau.

Machine Learning

So läuft die Arbeit

Problem definieren

Wir legen Vorhersageziel, Metrik und die zu schlagende Baseline fest, in Geschäftsbegriffen, die Ihr CFO unterschreiben würde.

Datensatz aufbauen

Daten auditieren, bereinigen und labeln, mit Leakage-Checks und eingefrorenem Testset, bevor das Training beginnt.

Trainieren und evaluieren

Erst Baselines, dann stärkere Architekturen, solange die Metrik sich bewegt. Jeder Lauf ist getrackt und reproduzierbar.

Deployen und übergeben

Das beste Modell geht hinter einer API live, mit Monitoring, und Ihr Team erhält Pipeline, Doku und Runbooks.

Was Sie bekommen

Trainiertes Modell mit Gewichten und voller Eigentümerschaft

Reproduzierbare Trainings- und Evaluations-Pipeline

Metrik-Report gegen eine vereinbarte Baseline

Deploytes Inferenz-API mit Monitoring

Model Card, Dokumentation und Retraining-Runbook

Antworten auf Ihre Fragen

Wie viele Daten brauchen wir für ein eigenes Modell?

Weniger als gedacht fürs Fine-Tuning, mehr als erhofft fürs Training von Grund auf. Eine zweiwöchige Machbarkeitsstudie auf Ihren echten Daten ersetzt das Raten: Sie erhalten einen Baseline-Wert und eine klare Aussage, ob mehr Daten ihn bewegen würden.

Eigenes Modell oder feinjustiertes Foundation Model?

Fine-Tuning gewinnt, wenn ein vortrainiertes Modell Ihre Domäne grob versteht; Training von Grund auf gewinnt bei engen, strukturierten Problemen mit vielen gelabelten Daten. Wir benchmarken beides auf Ihrer Metrik und empfehlen den günstigeren Weg.

Was kostet der Betrieb nach der Übergabe?

Wir dimensionieren das Modell vor dem Training für Ihren Traffic und Ihr Budget, und der Metrik-Report enthält die Kosten pro tausend Vorhersagen. Die meisten individuellen Modelle laufen auf bescheidener Infrastruktur, und das Runbook deckt das Skalieren ab.