Die dynamische Rechenstruktur von PyTorch eignet sich ideal für schnelle Forschung und individuelle Architekturen. Wir prototypisieren zügig und härten vielversprechende Ideen anschließend zu wartbaren Modulen. So verbinden Sie Innovation mit Verlässlichkeit.
Wir fine-tunen Foundation-Modelle mit LoRA/QLoRA und trainieren verteilt, wenn Datensätze wachsen. Für Generatives liefern wir stabile Diffusions-Pipelines, abgestimmt auf Marke und Safety. Tooling wie Lightning und Weights & Biases hält Experimente reproduzierbar.
Für das Serving nutzen wir TorchServe oder schlanke FastAPI-Wrapper – je nach Latenzbedarf. Quantisierung und TensorRT-Beschleunigung reduzieren Footprint ohne Qualitätsverlust. Monitoring schließt den Kreis, damit Modelle mit realen Daten besser werden.
