EMEA, hallo! TrueFoundry breidt zijn aanwezigheid uit in Europa, het Midden-Oosten en Afrika. Lees meer. →

Elk model fine-tunen

Fine-tune LLM's en klassieke ML-modellen met behulp van Hugging Face-integraties en productieklare templates

No-code of full-code fine-tuning

Ga snel van start met een no-code UI of gebruik je eigen trainingsscripts voor volledige controle en flexibiliteit.

PEFT & Full Fine-tuning

Ondersteuning voor LoRA, QLoRA en full fine-tuning om een balans te vinden tussen kosten, geheugengebruik en modelprestaties.

Checkpointing & Versiebeheer

Maak automatisch checkpoints van runs, hervat trainingen en beheer versies van modellen en datasets voor reproduceerbaarheid.

Ingebouwde experiment-tracking

Houd hyperparameters, statistieken, datasets en outputs bij over verschillende fine-tuning runs heen.

Adapterbeheer

Train, hergebruik, voeg samen en wissel LoRA-adapters om fine-tuning te versnellen en kosten te verlagen.

Purple gradient square with white background, shiny surface, and rounded corners in rhombus shape.

Fine-tune elk Hugging Face-model / klassiek ML-model

Ondersteunt het fine-tunen van LLM's zoals LLaMA, Mistral, BERT, Falcon en GPT-J
Begin binnen enkele minuten met het fine-tunen van LLM's via de ingebouwde Hugging Face model hub
Voorgeconfigureerde sjablonen vereenvoudigen het proces van het fine-tunen van grote taalmodellen
Schaalbare infrastructuur die alles aankan, van kleine experimenten tot fine-tuning van LLM's op productieniveau

Lees meer

No-code of full-code - de keuze is aan jou

Fine-tune LLM's met een no-code UI voor een snelle setup en iteratie
Gebruik je eigen trainingsscripts met volledige controle in de code-modus
Beheer automatisch de infrastructuur en schaling van resources
Krijg volledig inzicht in elke fine-tuning run, met ingebouwde logs, statistieken en versiebeheer.

Lees meer

MCP-gateway tool-ontdekking voor MCP-servers

Ondersteuning voor PEFT (LoRA / QLoRA) & Full Fine-tuning

Ondersteuning voor parameter-efficiënte fine-tuning (LoRA, QLoRA) en full-model fine-tuning
Kies voor LoRA of QLoRA voor snellere en kostenefficiëntere fine-tuning van grote LLM's
Verlaag het GPU-geheugengebruik met behoud van modelkwaliteit en prestaties
Kies de juiste fine-tuning-aanpak op basis van modelgrootte, kosten en workloadbehoeften

Lees meer

Checkpointing & Versiebeheer

Sla automatisch checkpoints op tijdens het fine-tunen om verlies van trainingsvoortgang te voorkomen
Hervat onderbroken of gepauzeerde fine-tuning-taken vanaf elk checkpoint
Versioneer modellen, datasets en trainingsruns voor volledige reproduceerbaarheid
Keer terug naar eerdere checkpoints en vergelijk prestaties tussen versies

Lees meer

Ingebouwde experiment-tracking

Log automatisch alle trainingsmetadata: hyperparameters, statistieken, datasets en outputs
Vergelijk meerdere runs om LLM's effectiever te fine-tunen
Integreer met je LLMops-stack of gebruik onze eigen visuele interface
Ingebouwd versiebeheer zorgt voor reproduceerbaarheid en controleerbaarheid

Lees meer

Adapterbeheer voor efficiënte LLM-finetuning

Maak gebruik van LoRA-adapters om modellen te fine-tunen door slechts een klein aantal parameters bij te werken.
Hergebruik voorgetrainde adapters voor verschillende projecten en domeinen
Combineer of wissel adapters voor verschillende taken, wat snelle experimenten en modulair modelontwerp mogelijk maakt
Versnel training en verlaag kosten door compacte adaptermodules te trainen in plaats van volledige LLM-gewichten

Lees meer

Data- & infra-integraties

Importeer datasets vanuit S3, GCS, Azure Blob of Hugging Face Datasets
Voer fine-tuning-taken uit op volledig beheerde infrastructuur of op je eigen clusters
Implementeer workloads in cloud-, hybride of on-premise omgevingen
Gebruik standaard GPU-autoscaling, time-slicing en kostenbewuste provisioning

Lees meer

Gemaakt voor AI in de praktijk op grote schaal

99,99%

Uptime

Gecentraliseerde failovers, routering en guardrails zorgen ervoor dat uw AI-apps online blijven, zelfs als modelproviders dat niet doen.

10 miljard+

Verwerkte verzoeken per maand

Schaalbare inferentie met hoge doorvoer voor productie-AI.

30%

Gemiddelde kostenoptimalisatie

Slimme routering, batchverwerking en budgetcontroles verminderen tokenverspilling.

Enterprise-ready

Uw gegevens en modellen worden veilig gehost binnen uw cloud- of on-premise-infrastructuur

Compliance & beveiliging
SOC 2-, HIPAA- en GDPR-normen voor robuuste gegevensbescherming
Governance & toegangsbeheer
SSO + op rollen gebaseerd toegangsbeheer (RBAC) & audit-logging
Enterprise-ondersteuning & betrouwbaarheid
24/7 ondersteuning met SLA-gegarandeerde responstijden

Implementeer TrueFoundry in elke omgeving

VPC, on-premise, air-gapped of in meerdere clouds.

Er verlaat geen data je domein. Geniet van volledige soevereiniteit, isolatie en enterprise-grade compliance, waar TrueFoundry ook draait.

Aan de slag

Cloud deployment options including On-Prem, Multi-Cloud, Air-gapped, and AWS, Google Cloud Platform.

Echte resultaten bij TrueFoundry

Waarom ondernemingen voor TrueFoundry kiezen

3x

sneller resultaat met autonome LLM-agents

80%

hogere benutting van GPU-clusters na geautomatiseerde agent-optimalisatie

Aaron Erickson

Founder, Applied AI Lab

TrueFoundry veranderde ons GPU-park in een autonome, zelfoptimaliserende engine – wat leidde tot 80% hogere benutting en ons miljoenen aan ongebruikte rekenkracht bespaarde.

5x

snellere ingebruikname van het interne AI/ML-platform

50%

lagere cloudkosten na het migreren van workloads naar TrueFoundry

Pratik Agrawal

Sr. Director, Data Science & AI Innovation

TrueFoundry hielp ons in recordtempo van experimenteren naar productie te gaan. Wat meer dan een jaar zou hebben geduurd, was in enkele maanden klaar – met een betere adoptie door ontwikkelaars.

80%

kortere doorlooptijd voor het in productie brengen van modellen

35%

cloudkostenbesparing vergeleken met de vorige SageMaker-opstelling

Vibhas Gejji

Staff ML Engineer

We hebben de DevOps-last verminderd en de uitrol naar productie voor teams vereenvoudigd. TrueFoundry heeft de levering van ML versneld met een infrastructuur die schaalt van experimenten naar robuuste services.

50%

snellere implementatie van RAG/Agent-stack

60%

reductie in onderhoudslast voor RAG/agent-pipelines

Indroneel G.

Intelligent Process Leader

TrueFoundry hielp ons bij het implementeren van een volledige RAG-stack - inclusief pipelines, vector-databases, API's en UI - twee keer zo snel, met volledige controle over onze eigen infrastructuur.

60%

snellere AI-implementaties

~40-50%

Effectieve kostenreductie in ontwikkelomgevingen

Nilav Ghosh

Senior Director, AI

Met TrueFoundry hebben we de implementatietijden met meer dan de helft verkort en de overhead van de infrastructuur verlaagd via een uniforme MLOps-interface, waardoor we sneller waarde kunnen leveren.

<2

weken om alle productiemodellen te migreren

75%

reductie in coördinatietijd voor data science, wat modelupdates en de uitrol van functies versnelt

Rajat Bansal

CTO

We hebben flink bespaard op infrastructuurkosten en de coördinatietijd voor data science met 75% verminderd. TrueFoundry heeft onze snelheid van modelimplementatie over alle teams heen vergroot.

Veelgestelde vragen

Wat is LLM-fine-tuning en waarom is het belangrijk?

LLM-fine-tuning is het proces waarbij een voorgetraind large language model (LLM), zoals LLaMA, BERT, Mistral of GPT-J, wordt aangepast aan een specifiek domein, dataset of taak. Door door te gaan met trainen op taakspecifieke data, kun je de prestaties, nauwkeurigheid en contextuele relevantie aanzienlijk verbeteren. Fine-tuning stelt organisaties bovendien in staat om eigen kennis toe te voegen, bedrijfslogica af te dwingen en te voldoen aan wettelijke vereisten, terwijl de afhankelijkheid van externe API's wordt verminderd.

TrueFoundry maakt LLM-fine-tuning eenvoudig en productieklaar door automatisering, abstractie van de infrastructuur en volledige observeerbaarheid.

Hoe vereenvoudigt TrueFoundry LLM-fine-tuning?

TrueFoundry biedt een uniform, enterprise-ready platform om elk open-source LLM snel en betrouwbaar te fine-tunen. De belangrijkste voordelen zijn:

No-code & full-code workflows: Gebruik een intuïtieve UI of aangepaste trainingsscripts
Ingebouwde experiment-tracking: Automatisch loggen van hyperparameters, statistieken en modelversies
Infrastructuur-orkestratie: Taken uitvoeren op door TrueFoundry beheerde infrastructuur of je eigen cloud/VPC
Ondersteuning voor PEFT-methoden: Inheemse ondersteuning voor LoRA- en QLoRA-gebaseerde fine-tuning
Checkpointing & versiebeheer: Training naadloos hervatten en reproduceerbaarheid behouden
Adapterbeheer: Adapters hergebruiken, samenvoegen of inzetten voor meerdere taken/modellen

Welke soorten modellen kan ik fine-tunen op TrueFoundry?

Je kunt de meeste Hugging Face-compatibele transformer-modellen fine-tunen, waaronder:

Decoder-gebaseerde LLM's (bijv. LLaMA, GPT-J, Falcon, Mistral)
Encoder-modellen (bijv. BERT, RoBERTa, DistilBERT)
Encoder-decoder-modellen (bijv. T5, FLAN-T5)

TrueFoundry ondersteunt zowel full-model finetuning als parameter-efficiënte methoden met behulp van LoRA-adapters.

Kan ik mijn eigen dataset en trainingscode gebruiken?

Ja. TrueFoundry biedt volledige flexibiliteit:

Gebruik je eigen datasets uit S3, GCS, Azure, Hugging Face Hub of lokale bestanden.
Gebruik je eigen code via aangepaste trainingsscripts (PyTorch, Transformers, PEFT, enz.).
Of gebruik kant-en-klare sjablonen voor veelvoorkomende finetuning-workflows.

Je kunt ook terugkerende taken instellen, checkpoints gebruiken en alle runs automatisch bijhouden.

Hoe ondersteunt TrueFoundry LoRA- en QLoRA-finetuning?

TrueFoundry biedt native ondersteuning voor LoRA en QLoRA, waardoor het eenvoudig is om grote LLM's te finetunen met beperkte rekenkracht:

Gebruik onze UI om LoRA-lagen en hyperparameters te configureren.
Sla LoRA-adapters op en implementeer ze onafhankelijk van basismodellen.
Voeg adapters samen met basismodellen voor implementatie of offline inferentie.
Verlaag het GPU-geheugengebruik drastisch — ideaal voor bedrijven die hun infrastructuurkosten willen optimaliseren.

Kan ik gefinetunede modellen vanuit TrueFoundry in productie nemen?

Ja, met slechts één klik:

Implementeer modellen met vLLM, SGLang of andere inferentieservers.
Stel je model beschikbaar als API met geïntegreerde rate limiting en RBAC.
Monitor real-time latentie, tokengebruik en prestaties.
Gebruik adapters voor snelle implementatie of voeg ze samen met het basismodel voor standalone inferentie.

Finetuned LLM's zijn direct klaar voor productie, met ingebouwde governance en monitoring.