Was du mit Pioneer machen kannst
Einbinden und wie gewohnt inferenzieren
Richte deinen bestehenden OpenAI- oder Anthropic-Client auf Pioneer. Gleiche API, gleicher Code. Keine Migration erforderlich.
Automatische Lückenerkennung
Pioneer clustert deinen Traffic nach Anwendungsfall und zeigt exakt, wo dein aktuelles Modell Genauigkeit, Kosten oder Latenz verschenkt.
Training von Spezialistenmodellen
Pioneer trainiert und bewertet Nemotron 3.5 Lightning- und GLiNER-Spezialistenmodelle für dich. Kein MLOps-Aufwand deinerseits.
Du steuerst das Routing
Pioneer stellt für jedes Spezialistenmodell Daten zu Uplift, Kosten und Latenz bereit. Du entscheidest, wann und wie du Traffic dorthin leitest.
Dein Modell trainiert sich neu, während du schläfst.
Adaptive Inference
Pioneers Loop für kontinuierliche Verbesserung. Er extrahiert aus deinen Live-Produktionsfehlern besonders aussagekräftige Beispiele, trainiert automatisch ein Spezialistenmodell neu und rollt verbesserte Checkpoints hinter demselben Endpunkt aus. Kein erneutes Deployment nötig.
Lade deine Assets herunter
Deine Gewichte und Trainingsdatensätze gehören dir. Lade sie jederzeit herunter. Nimm sie mit auf eine andere Plattform oder verfeinere sie weiter auf deiner eigenen Infrastruktur.
Bring deine eigenen Evaluierungen mit
Nutze die integrierte Evaluierungs-Suite von Pioneer oder binde deine eigene ein. Jeder Retraining-Lauf wird gebenchmarkt, bevor Traffic promoted wird.
Vollständiger Audit-Trail
Jeder Adaptive-Inference-Lauf erzeugt einen vollständigen PDF-Report. Trainingsdaten, Evaluierungs-Deltas, Rollout-Stufen und Checkpoint-Historie sind enthalten.
Unterstützte Modellfamilien
- GLiNER 2.5 Multilingual für mehrsprachige strukturierte Extraktion.
- GLiNER2 und GLiGuard für Entitätsextraktion, Klassifikation, strukturierte Daten, Safety- und PII-Workflows.
- Nemotron 3.5 Lightning in den Varianten General-Purpose, Healthcare und Finance.
Loslegen
Schnellstart
Erstelle einen API-Key und mache deinen ersten Inference-Aufruf.