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Private KI-Infrastruktur — von Compute bis Agenten.

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Für Enterprise, KMU und private Entwickler.

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Alles, was du brauchst, um erfolgreich mit Mycelis zu arbeiten.

Kleine & mittlere Unternehmen

KI, die deine
Branche kennt.

Generische Modelle kennen weder deine Terminologie noch deine Prozesse oder Sonderfälle. Stimme ein Open-Source-Modell auf deine proprietären Daten ab und erhalte eine KI, die dein Unternehmen wirklich versteht.

Wenn generische KI nicht ausreicht

Branchen wie Recht, Medizin, Fertigung oder Finanzen haben spezialisierte Fachsprache und Denkweisen, mit denen Standard-Modelle schlecht umgehen. Fine-Tuning passt ein leistungsfähiges Open-Source-Basismodell mit deinen eigenen Daten an deine Domäne an — verbessert die Genauigkeit, reduziert Halluzinationen und macht das Modell für deine Workflows wirklich nützlich.

Was du bekommst

LoRA Fine-Tuning

Modelle effizient mit LoRA feinabstimmen — ohne riesige GPU-Budgets. Trainingsdaten hochladen, Parameter konfigurieren und einen Trainingslauf direkt aus dem Dashboard starten.

Eigene Trainingsdaten

Eigene JSONL-Datensätze hochladen — Instruction-Following-, Completion- oder Chat-Format. Das Modell lernt aus deinen Beispielen und passt sich deiner Domäne an.

Ein-Klick-Deployment

Nach dem Training das feinabgestimmte Modell mit einem Klick deployen. Es ist sofort als Agenten-Endpunkt verfügbar — kein zusätzliches Setup.

Dedizierte GPU-Infrastruktur

Training und Inferenz laufen auf dedizierten GPU-Instanzen. Deine proprietären Trainingsdaten verlassen deine Deployment-Umgebung nicht.

Häufige Fragen

Welche Basismodelle kann ich feinabstimmen?

Mycelis unterstützt Fine-Tuning auf populären Open-Source-Modellen wie Llama, Mistral, Qwen und weiteren. Die verfügbaren Basismodelle sind in der Fine-Tuning-Oberfläche aufgelistet.

Wie viele Trainingsdaten brauche ich?

LoRA Fine-Tuning ist effizient und kann schon mit wenigen hundert hochwertigen Beispielen gute Ergebnisse liefern. Mehr Daten verbessern generell die Ergebnisse, aber du brauchst keine Millionen von Samples für eine merkliche Verbesserung gegenüber dem Basismodell.

Bleiben meine Trainingsdaten privat?

Ja. Deine Trainingsdaten werden ausschließlich innerhalb deines eigenen Deployments verwendet. Sie werden nicht mit anderen Nutzern geteilt oder zum Training gemeinsamer Modelle verwendet.

Erstelle ein Modell, das deine Domäne kennt.

Erstelle ein kostenloses Konto und starte heute deinen ersten Fine-Tuning-Lauf.

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