Ga naar de hoofdinhoud

We gebruiken cookies om te begrijpen hoe bezoekers onze site gebruiken en om deze te verbeteren. Je kunt je keuze op elk moment wijzigen. Lees meer in ons privacybeleid.

Machine Learning & AI-abonnement

AsyncForge bouwt ML-modellen, LLM-integraties en computer vision-functies met senior engineers vanaf €2.000/maand – van prototype tot productie-implementatie.

Machinaal leren en AI - ontwikkelservice van AsyncForge

AI en ML aan je product toevoegen

AI en machine learning kunnen je product transformeren, maar het bouwen van ML-functies vereist gespecialiseerde kennis die de meeste ontwikkelingsteams missen. Van gegevensvoorverwerking tot modeltraining tot productie-implementatie: elke stap heeft zijn eigen uitdagingen. Een aanbevelingsengine die in een Jupyter-notebook werkt, verschilt heel erg van een engine die in productie miljoenen voorspellingen per dag verwerkt.

Het inhuren van een fulltime ML-ingenieur is duur en vaak onnodig. De meeste producten hebben AI-functies nodig, geen AI-team. Je hebt iemand nodig die OpenAI kan integreren, een aangepast classificatiemodel kan bouwen of een aanbevelingsengine kan opzetten – en dan door kan gaan naar de volgende functie. Een salaris van zes cijfers betalen voor een ML-ingenieur die de helft van zijn tijd aan niet-ML-werk besteedt, is niet efficiënt.

Het AI-landschap verandert snel. Zes maanden geleden was de beste aanpak voor een tekstverwerkingsfunctie wellicht een verfijnd BERT-model. Tegenwoordig kan het een GPT-4 API-oproep zijn met zorgvuldig ontworpen aanwijzingen. Het bijhouden van de nieuwste modellen, raamwerken en best practices vereist voortdurend leren, iets wat de meeste productteams zich niet kunnen veroorloven.

Veel AI-projecten mislukken niet omdat het model verkeerd is, maar omdat de techniek eromheen zwak is. Gegevenspijplijnen breken geruisloos, modelvoorspellingen worden niet gecontroleerd op afwijkingen, foutafhandeling ontbreekt en het systeem valt om als invoergegevens niet overeenkomen met de trainingsdistributie. Productie-ML bestaat voor 90% uit techniek en 10% uit modelselectie.

Ons team heeft ML-systemen gebouwd, variërend van productaanbevelingsmotoren tot computer vision-applicaties en door LLM aangedreven functies. Via AsyncForge krijgt je ervaren ML-ingenieurs die de volledige pijplijn afhandelen: datavoorbereiding, modelselectie, training, evaluatie en productie-implementatie – allemaal tegen een vast maandelijks tarief.

Wat je krijgt

OpenAI & LLM-integratie

GPT-4, insluitingen, functieaanroepen en RAG-pijplijnen voor AI-aangedreven functies. We bouwen LLM-integraties die verder gaan dan eenvoudige chat: gestructureerde output-parsing, op insluitingen gebaseerde zoekopdrachten, ophaal-verbeterde generatie voor bedrijfsspecifieke kennis en meerstaps agent-workflows. Elke integratie omvat goed tokenbeheer, kostenregistratie en fallback-afhandeling.

Aangepaste ML-modellen

Classificatie-, regressie- en aanbevelingssystemen met behulp van scikit-learn, XGBoost en PyTorch. We bouwen en trainen aangepaste modellen wanneer kant-en-klare API's niet aan je behoeften voldoen. Dit omvat data-analyse, feature-engineering, modelselectie, afstemming van hyperparameters en validatie. Elk model wordt geleverd met evaluatiestatistieken, zodat je precies weet hoe goed het presteert.

Computervisie

Beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie met YOLO, SAM en CLIP. Of je nu defecten in productieafbeeldingen moet detecteren, productfoto's moet classificeren of informatie uit documenten moet extraheren, wij bouwen computer vision-systemen die betrouwbaar werken op basis van gegevens uit de echte wereld met de juiste voorverwerking en augmentatie.

Gegevenspijplijnen

ETL-pijplijnen met panda's, gegevensvalidatie en geautomatiseerde modelhertraining. ML-modellen zijn slechts zo goed als de gegevens die ze voeden. We bouwen robuuste datapijplijnen die je data extraheren, opschonen, valideren en transformeren – met monitoring en waarschuwingen wanneer de datakwaliteit verslechtert of de distributies onverwacht verschuiven.

ML Ops

Modelversiebeheer, monitoring, A/B-testen en productie-implementatie met Docker. We implementeren modellen als gecontaineriseerde services met het juiste versiebeheer, gezondheidscontroles en prestatiemonitoring. Dankzij de A/B-testinfrastructuur kun je veilig modelversies vergelijken, en door automatische hertraining blijven je modellen actueel als er nieuwe gegevens binnenkomen.

NLP & Tekstverwerking

Sentimentanalyse, tekstclassificatie, inbedden van zoeken en taalverwerking. We bouwen tekstverwerkingsfuncties die je domein begrijpen, van het routeren van tickets voor klantenondersteuning tot contentmoderatie en semantisch zoeken. Elke implementatie is afgestemd op je specifieke gegevens en woordenschat, en niet alleen op generieke, vooraf getrainde modellen.

Technologieën die we gebruiken

PythonPyTorchscikit-learnOpenAI APIXGBoostPandasFastAPIDockerPostgreSQL

Hoe het werkt met AsyncForge

1

Definieer de AI-functie

Beschrijf het resultaat in duidelijke taal. Je hoeft de classificatie niet te kennen van regressie of LLM van een aangepast model; we raden de aanpak aan met duidelijke afwegingen.

2

Prototyperen en valideren

We bouwen een prototype op basis van je echte gegevens om de nauwkeurigheid, latentie en haalbaarheid te bewijzen. Als de aanpak niet werkt, komen we er binnen enkele dagen achter en draaien we om – niet maanden later.

3

Gebouwd voor productie

Het model is gecontaineriseerd met invoervalidatie, elegante degradatie bij storingen, drift- en prestatiemonitoring en kostenregistratie - behandeld als elke backend-service, niet als een notebook.

4

Integreren en implementeren

We sluiten het aan op je app achter schone API-eindpunten en geven je operationele team dashboards voor modelprestaties en uitgaven in de loop van de tijd.

AsyncForge werkt alleen op uitnodiging

We werken met een klein aantal founders tegelijk. Nieuwe klanten starten na een kennismaking van 15 minuten met Stef — vraag die hieronder aan.