Ik stem llms en vlms fijn af, quantiseer ze en distilleer ze

Je AI-model kost te veel om te draaien, of gedraagt zich niet consistent genoeg. Fine-tuning, quantization en distillation lossen beide problemen op voor zowel taalmodellen als vision-language modellen. Ik vertel je eerlijk welke oplossing jouw probleem het beste aanpakt.

Wat je krijgt:

• Fine-tuning alleen waar het echt nodig is; als prompting of RAG het goedkoper oplost, zeg ik dat eerst
• LoRA/QLoRA fine-tuning op open-weight LLMs (Llama, Qwen, Mistral) en VLMs (Qwen-VL, LLaVA), de meeste taken draaien op een enkele GPU voor een paar dollar aan compute
• Quantization (4-bit/8-bit) om inference kosten en latency te verlagen met minimale kwaliteitsverlies
• Knowledge distillation: een kleiner, goedkoper model trainen dat je dure frontier-model calls op grote schaal kan vervangen
• Evaluatie inbegrepen: taak-specifieke metrics, niet alleen training loss

Achtergrond: productie ML engineering is een kosten/kwaliteitsoptimalisatieprobleem, geen checkbox.

Stuur me je huidige setup en kostenprobleem, en ik vertel je wat echt het verschil maakt.