Feintunen Sie kleine, quelloffene Sprachmodelle mit Ihren Data-Platform-Datensätzen oder Crowd-Platform-Job-Antworten und lassen Sie das Ergebnis anschließend von Crowdees Crowd bewerten, bevor Sie es produktiv einsetzen.
Suchen Sie ein geliefertes Urteil statt eines selbst gehosteten Modells? Unsere fünf Crowd-Produkte ansehen.
Müssen Sie den Datensatz zuerst aufbauen und labeln? Die Data Platform ansehen.
Ihre Daten. Ihr Modell. Bewertet, bevor Sie ihm vertrauen.
Richten Sie einen Finetuning-Lauf auf eine Data-Platform-Datensatzversion oder die akzeptierten Antworten eines Crowd-Platform-Jobs — ohne separaten Export oder Labeling-Schritt.
Wählen Sie aus einem kuratierten Katalog kleiner, freizügig lizenzierter Sprachmodelle der Familien Ministral, Gemma, Qwen und Granite.
Parameter-effizientes Finetuning hält Läufe schnell und erschwinglich, zu einem festen, im Voraus bekannten Credit-Preis pro Lauf.
Jedes feingetunte Modell ist versioniert und ausschließlich Ihrer Organisation zugeordnet — niemals mandantenübergreifend geteilt.
Senden Sie die Ausgaben eines Modells an Crowdees Crowd für eine unabhängige Transparenzbewertung, bevor Sie sich darauf verlassen.
Fertige Modelle werden registriert und sind über Crowdees Infrastruktur abfragbar — ohne separaten Bereitstellungsschritt.
Derselbe Finetuning-Workflow, den Crowdee intern nutzt, angewendet auf die Daten Ihrer eigenen Organisation.
Wählen Sie eine crowd-gelabelte Data-Platform-Datensatzversion oder einen Crowd-Platform-Job mit akzeptierten Antworten.
Wählen Sie ein quelloffenes Sprachmodell, das zu Ihrem Anwendungsfall und dessen Lizenz passt.
Starten Sie einen LoRA-Finetuning-Lauf zu einem festen, im Voraus bekannten Credit-Preis — ohne nutzungsabhängige Abrechnung.
Reichen Sie die Ausgaben des Modells auf einem Validierungsdatensatz über denselben Crowd-Bewertungsablauf ein, der für die Ausgabe jedes KI-Systems verwendet wird.
Fragen Sie Ihr feingetuntes Modell aus dem privaten, versionierten Modellregister Ihrer Organisation ab.
Eine kuratierte Auswahl kleiner, LoRA-freundlicher quelloffener Sprachmodelle — nach Familie gruppiert, jeweils geeignet für unterschiedliche Aufgaben und Lizenzen.
Mistral AIs edge-optimierte, agentische Modelle.
Leichtgewichtige Modelle unter Googles Gemma-Nutzungsbedingungen.
Mehrsprachige Modelle unter einer Apache-2.0-Lizenz.
IBMs enterprise-taugliche Modelle unter einer Apache-2.0-Lizenz.
Wir erweitern den Basismodell-Katalog laufend — sprechen Sie mit uns über Ihren konkreten Anwendungsfall.
Demo buchenKeine separate ML-Infrastruktur nötig — Trainingsdaten, Finetuning und Bewertung laufen alle auf demselben Stack wie Ihre anderen Crowdee-Module.
Jeder Finetuning-Lauf, jeder Trainingsdatensatz und jedes resultierende Modell ist ausschließlich Ihrer Organisation zugeordnet.
Kennen Sie die Credit-Kosten eines Finetuning-Laufs, bevor Sie ihn starten — ohne nutzungsabhängige Abrechnung.
Nutzen Sie denselben AI-Result-Evaluation-Ablauf, um eine menschliche Transparenzbewertung für die Ausgaben Ihres Modells zu erhalten.
Die KI-Plattform verwandelt gelabelte Daten in Ihr eigenes Modell. Wenn Sie ein geliefertes Urteil, Ihr eigenes Crowd-Programm oder die Datensätze selbst suchen, passt vielleicht eines davon besser.
Bevorzugen Sie ein verwaltetes, geliefertes Urteil, statt ein eigenes Modell zu finetunen und zu hosten? Sehen Sie sich Crowdees Verifizierungsplattform an.
Crowd PlatformMüssen Sie zunächst Labels oder akzeptierte Antworten mit Ihrem eigenen Crowd-Programm sammeln? Sehen Sie sich die Crowd Platform an.
Data PlatformMüssen Sie den Datensatz vor dem Finetuning erst aufbauen, bereinigen und labeln? Sehen Sie sich die Data Platform an.
Wir gehen den Aufbau eines Trainingsdatensatzes, das Finetuning eines Modells und dessen Bewertung durch die Crowd an einem echten Mandanten durch.
