AI-MODELLE & MULTIMODALE SYSTEME
Wir unterstützen Unternehmen bei der Auswahl, Anpassung, beim Training und beim Deployment von KI-Modellen für spezialisierte Anwendungen — von Sprach- und Vision-Modellen bis hin zu multimodalen Systemen, privatem Open-Source-Deployment und produktiver Inferenz-Infrastruktur.
MODELL- & DEPLOYMENT-STRATEGIE
Die beste KI-Architektur ist nicht automatisch das größte Modell oder die bekannteste API. Datensensibilität, Latenz, Kosten, Anpassungsbedarf und betriebliche Anforderungen bestimmen den richtigen Modell- und Deployment-Ansatz.
Für Anwendungen, bei denen schnelle Umsetzung, Zugriff auf führende Modelle und verwaltete Infrastruktur im Vordergrund stehen.
Schnelle Umsetzung · verwaltete Infrastruktur · nutzungsbasierte Kosten · extern gehostete Inferenz
Betrieb offener Modelle auf dedizierter GPU-Infrastruktur in einer privaten Cloud-Umgebung.
Private Inferenz · Kontrolle über Infrastruktur · Modellfreiheit · gezielte Optimierung · produktives Serving
Bereitstellung von Modellen in kundeneigener Infrastruktur, wenn regulatorische oder betriebliche Vorgaben externe Inferenz ausschließen.
Kontrollierte Umgebung · enge Netzwerkgrenzen · private Datenhaltung · kundengesteuerte Infrastruktur
Auch hybride Ansätze sind möglich — beispielsweise private Modelle für sensible Daten kombiniert mit verwalteten APIs an anderer Stelle.
WAS WIR BAUEN
Die passende Modelllösung hängt von der Aufgabe, den Daten, den Deployment-Anforderungen und dem tatsächlichen Betrieb ab.
Evaluation von Open-Source- und kommerziellen Modellen anhand von Anwendungsfall, Datenlage, Qualitätsanforderungen, Deployment-Grenzen und Betriebskosten.
Supervised Fine-Tuning, Instruction Tuning, LoRA/QLoRA und weitere Anpassungsstrategien, wo sie das fachliche Modellverhalten messbar verbessern.
Klassifikation, Objekterkennung, visuelle Inspektion, Bildverständnis und domänenspezifische Vision-Workflows.
Anwendungen, die Text, Bilder, Dokumente, strukturierte Daten und weitere Eingaben in einem System oder Workflow verbinden.
Produktive Inferenz-APIs, privates Model-Serving, GPU-Infrastruktur, Modellversionierung, Monitoring und Einbindung in Softwareprodukte.
MODELLANPASSUNG
Je nach Anwendungsfall reicht Prompt- und Inferenz-Optimierung, Fine-Tuning eines bestehenden Modells, Anpassung eines Vision-Modells, Weitertraining auf Domänendaten oder das Training eines spezialisierten Modells für eine klar umrissene Aufgabe.
Wir wählen den am wenigsten komplexen Ansatz, der die geforderte Qualität zuverlässig erreicht.
MULTIMODALE KI
Multimodale Systeme kombinieren mehrere Informationsformen, um Situationen vollständiger zu erfassen — beispielsweise Bilder mit Metadaten, Dokumente mit strukturierten Datensätzen oder visuelle Eingaben mit Nutzungskontext.
Multimodal Processing Architecture
Multimodales KI-System
Entscheidung / Workflow / Produktfeature
VOM MODELL ZUR PRODUKTION
Kandidatenmodelle gegen repräsentative Daten und Anforderungen vergleichen.
Fine-Tuning oder Optimierung dort einsetzen, wo das Basismodell nicht ausreicht.
Testdatensätze, Metriken und Fachprüfungen nutzen, um die reale Leistung zu prüfen.
Das Modell über passende APIs, GPU-Infrastruktur oder in privater Umgebung bereitstellen.
Inferenzverhalten, Latenz, Kosten, Modellversionen und Feedback kontinuierlich tracken.
Menschliche Expertise bleibt Teil des Systems, wo es darauf ankommt.
Für spezialisierte oder risikoreichere Anwendungen bleiben Fachprüfungen, Konfidenzschwellen und Feedback-Prozesse Teil der Lösung, statt jede Modellantwort ungeprüft zu übernehmen.
PROJEKTE
Produktive KI-Pipeline · Inferenz-Deployment
Entwicklung eines Python-basierten Matching-Services und produktives Deployment mit FastAPI-Endpunkten, sicherer Service-Kommunikation, Hintergrund-Workern und automatisierten Triggern.
Case Study lesenAngewandtes KI-Dokumentensystem
Konzeption und Entwicklung einer KI-gestützten Dokumentengenerierung mit strukturierten Prompt-Workflows, Formatvorgaben und responsiver Web-Oberfläche.
Case Study lesen (auf Englisch): BriefyMateAngewandtes KI-Engineering & Infrastruktur
Python · PyTorch · Hugging Face · LoRA · QLoRA · vLLM · Ollama · FastAPI · GPU-Cloud & dedizierte Inferenz · Docker · CI/CD
VERWANDTE LEISTUNGEN
Private Wissensabfrage benötigt?
Fundierte Informationsabfrage, Unternehmensdokumente durchsuchen und belegte Antworten.
Soll die KI Aktionen in Systemen ausführen?
Vernetzte KI-Agenten, Tool-Nutzung und operative Prozessautomatisierung.
VOM MODELL ZUR PRODUKTION
Beschreiben Sie Ihren Anwendungsfall, Ihre Datenlage, Deployment-Vorgaben und Qualitätskriterien. Wir unterstützen Sie bei der Wahl des passenden Modells, dem Anpassungsansatz und der produktiven Architektur.
