Alles neu lernen
Alle Parameter des Basismodells werden angepasst. Das erfordert teure GPU Cluster, Wochen Laufzeit und Expertenteams, die Sie dauerhaft binden.
LLM Training · QLoRA · No Code
Ihr eigenes Sprachmodell trainieren, ohne Millionenbudget.
ENVAOS trainiert Ihre KI mit QLoRA: dem Verfahren, das ein auf Ihr Unternehmen spezialisiertes Modell heute bezahlbar und auf souveräner Infrastruktur in Deutschland möglich macht. Keine Agentur, keine Coding Kenntnisse, kein Volltraining von Milliarden Parametern.
Echtes QLoRA Training
Adapter exportierbar
Lokal installierbar
Made in Germany
Das Problem
Klassisches Training vs. QLoRA auf ENVAOS
Ein großes Sprachmodell besteht aus Milliarden einzelner Stellschrauben. Soll man alle verändern, braucht man riesige Rechenzentren, Spezialhardware und ein Vermögen. Für ein einzelnes Unternehmen ist das unwirtschaftlich. QLoRA dreht dieses Problem um.
Nur das Fachwissen dazu
Das Basismodell bleibt unangetastet. ENVAOS legt eine kleine Lernschicht oben drauf, trainiert sie mit Ihren Daten und macht das auf normaler Enterprise Hardware bezahlbar.
So einfach erklärt
Wie ein Fachbuch für einen erfahrenen Mitarbeiter
Stellen Sie sich vor, Sie geben einem bereits gut ausgebildeten Mitarbeiter ein Fachbuch in die Hand. Er muss nicht neu zur Schule. Er lernt nur das Spezialwissen dazu. Genau so funktioniert QLoRA: Das große Basismodell bleibt, eine winzige Zusatzschicht speichert Ihr Unternehmenswissen.
Deshalb geht das Training schnell, kostet einen Bruchteil eines Volltrainings und lässt sich direkt in ENVAOS starten, ohne eine Zeile Code und ohne externe Agentur.
Was QLoRA anders macht
Zwei Ideen, die alles verändern
QLoRA löst das Kostenproblem auf zwei Arten clever. Hier in einfachen Worten, was dahintersteckt und warum ENVAOS damit für jedes Unternehmen ein eigenes Modell trainieren kann.
Die kleine Lernschicht statt Volltraining
Das Basismodell bleibt unverändert. QLoRA legt nur eine dünne Adapter Schicht oben drauf, in der Ihr neues Wissen gespeichert wird. Diese Schicht ist im Vergleich zum Gesamtmodell winzig. Deshalb geht Training schnell, günstig und lässt sich auf souveräner Infrastruktur in Deutschland betreiben, statt Millionen in Cloud GPU Cluster zu investieren.
Quantisierung: weniger Speicher, gleiche Qualität
Das Q in QLoRA steht für Quantisierung. Vereinfacht gesagt wird das Basismodell so komprimiert, dass es deutlich weniger Speicher braucht, ohne dass die Qualität spürbar leidet. Dadurch passt das Training auf normale, bezahlbare Hardware, statt teure Spezialrechner zu verlangen. Genau das macht eigene Unternehmens KI kalkulierbar.
Quantisierung
Gleiche Intelligenz, ein Bruchteil des Speichers
Quantisierung komprimiert das Basismodell intelligent. ENVAOS nutzt das, damit QLoRA Training auf Enterprise Hardware in Deutschland läuft, nicht nur in hyperskalen Rechenzentren.
Ein Vorteil obendrauf
Mehrere Fachschichten, ein Basismodell
Weil das Spezialwissen in einer eigenen, kleinen Schicht liegt und nicht das ganze Modell verändert, kann ENVAOS für ein Unternehmen mehrere solcher Schichten verwalten und je nach Aufgabe die passende laden.
Eine für den Kundenservice, eine für die Technik, eine für den Vertrieb. Alle nutzen dasselbe Basismodell, jede trägt ihr eigenes Fachwissen. Das spart Ressourcen, senkt Kosten und macht die Plattform flexibel für unterschiedliche Abteilungen und Mandanten.
Plattform im ÜberblickIhr Weg zum Modell
LLM Training in ENVAOS: Schritt für Schritt
Vom Datensatz bis zum exportierbaren QLoRA Adapter: ENVAOS führt Sie durch den gesamten Prozess im Browser. Mit LLM as a Judge, Human in the Loop und Bewertungssystem zur Qualitätssicherung.
Trainingsdaten vorbereiten
Laden Sie Dialoge, FAQs und Fachtexte hoch. ENVAOS bereitet alles für das QLoRA Training auf. Kein JSON Handarbeit, kein Python Skript, kein Data Science Team nötig.
Basismodell wählen
Wählen Sie Mistral, Gemma 4, Ollama oder ein anderes offenes Modell als Fundament. Das Basismodell bleibt während des gesamten Trainings unverändert.
QLoRA Training starten
ENVAOS trainiert die Adapter Schicht mit Ihren Daten auf souveräner Infrastruktur in Deutschland. Fortschritt und Metriken sehen Sie live im Dashboard.
Qualität prüfen
LLM as a Judge bewertet Antworten automatisch. Ihre Fachleute korrigieren per Human in the Loop. Das Feedbacksystem speichert jede Verbesserung für das nächste Training.
Exportieren und einsetzen
Trainiertes LLM inklusive QLoRA Adapter als Datei exportieren. Lokal mit Ollama installieren, in ENVAOS im Chat nutzen oder mit dem RAG System verbinden.
Offene Basismodelle
Trainieren Sie auf Mistral, Gemma 4 und Ollama
ENVAOS unterstützt führende offene Modelle nativ. Wählen Sie das passende Basismodell, trainieren Sie Ihre QLoRA Schicht und behalten Sie volle Kontrolle über Export und Betrieb.
Mistral
Gemma 4
Ollama
Llama
Weitere offene Modelle