Open-Source-Modelle prototypisieren? Ganz einfach. Sie zu skalieren? Genau da trifft die Realität aufeinander.
Speichergrenzen schlagen ab mehr als 7B Parametern gnadenlos zu. Fine-Tuning kostet pro Lauf $1k-$12k auf Cloud-Infrastruktur. Multi-Node-Training? Du bist im Grunde dabei, dein gesamtes Framework neu zu schreiben.
Die meisten KI-Projekte sterben in dieser Lücke zwischen Prototyp und Produktion. Nicht, weil das Modell schlecht ist, sondern weil die Komplexität der Infrastruktur schneller explodiert, als die meisten Teams bewältigen können.
Speichergrenzen schlagen ab mehr als 7B Parametern gnadenlos zu. Fine-Tuning kostet pro Lauf $1k-$12k auf Cloud-Infrastruktur. Multi-Node-Training? Du bist im Grunde dabei, dein gesamtes Framework neu zu schreiben.
Die meisten KI-Projekte sterben in dieser Lücke zwischen Prototyp und Produktion. Nicht, weil das Modell schlecht ist, sondern weil die Komplexität der Infrastruktur schneller explodiert, als die meisten Teams bewältigen können.