Open-weight modeller lukker hurtigt afstanden til de lukkede modeller. Derfor har vi valgt at specialisere os i self-hosted LLM-løsninger til organisationer, der ikke kan eller vil sende forretningskritiske data ud af huset.
Datasuverænitet
Data, prompts og output bliver i jeres eget miljø, on-prem eller i jeres egen cloud-tenant.
Forudsigelig økonomi
Kapacitet, I selv styrer, frem for token-baserede priser, der stiger med forbruget.
Ingen lock-in
Skift model, når en bedre open-weight model udkommer, uden at bygge platformen om.
Fra GPU til AI-agent, i jeres eget miljø
- Arkitektur og dimensionering af GPU- og inference-platform
- Valg, evaluering og benchmarking af modeller
- Udrulning, drift og skalering af open-weight modeller
- Fine-tuning på domænedata
- Sikkerhed, adgangsstyring, logning og overvågning
- Integration med AI-agenter, RAG og eksisterende systemer
Adgang til data er ikke det samme som at lære
Modellen slår op
Retrieval-Augmented Generation lader en model søge i en dokumentsamling og indsætte relevante passager, før den svarer. Selve modellen ændres ikke. Den har adgang til informationen, men har ikke lært jeres mønstre.
Modellen lærer
Med omhyggeligt forberedte eksempler justeres modellens vægte. Målet er at lære den jeres specialiserede adfærd, terminologi, beslutningsmønstre og output-strukturer.
Ofte er det kombinationen, der giver værdi: fine-tuning til jeres måde at arbejde på, RAG til den nyeste viden.
Skal jeres AI blive hjemme
Vi starter gerne med en snak om jeres data, krav og use cases, og om open-weight modeller er det rigtige valg for jer.
Book en snak →