NeuroBlock
NeuroBlock · Coding
NeuroBlock ist eine private KI-Suite, mit der Sie eigene Modelle auf Ihren eigenen Daten trainieren, über RAG mit diesen Daten chatten und Datensätze der Community durchsuchen, alles mit einem einzigen Abonnement. Sie bündelt drei Produkte. DataLab erstellt Datensätze und trainiert Modelle mit 4B oder 9B. NeuroAI führt sie sicher aus. OpenData hilft Ihnen, Trainingsdaten zu finden und zu teilen. Das Versprechen ist einfach: Ihre Dateien bleiben unter Ihrer Kontrolle, statt zum Trainingsmaterial von jemand anderem zu werden.
Über NeuroBlock
Was ist NeuroBlock
NeuroBlock ist eine private KI-Plattform, die um eine einzige Idee herum gebaut ist. Sie sollten KI auf sensibles Material anwenden können, ohne dieses Material an einen Dritten zu schicken, der eine Kopie behält. Während gängige Assistenten Ihre Uploads als Brennstoff für ihre eigenen Systeme behandeln, läuft bei NeuroBlock der ganze Kreislauf, Datenaufbereitung, Training und Inferenz, in einer Umgebung, die Ihnen gehört.
Die Suite richtet sich an Teams und Einzelentwickler, die Daten haben, die sie nicht herausgeben können. Denken Sie an Anwaltskanzleien mit Mandantenakten, Praxen mit Patientennnotizen oder ein Geschäft, das einen Support-Bot auf Basis des eigenen Katalogs trainieren will. Alles liegt in NeuroBlock OS Cloud, einem gemeinsamen Arbeitsbereich, in dem die drei Apps miteinander sprechen. Genau dieses Zusammenspiel meinen Leute mit KI-Datensouveränität: Das Modell arbeitet für Sie, und das Rohmaterial bleibt Ihres.
Die wichtigste Einschränkung ist der Umfang. Das ist kein allgemeiner Chatbot, den Sie öffnen und vergessen. Sie bringen die Daten. Sie legen die Aufgabe des Modells fest. Dann warten Sie. Wenn Sie einen fertigen Assistenten für beiläufige Fragen wollen, ist das nicht das Richtige. Wenn Sie ein Modell wollen, das Ihre Welt kennt und nur daraus antwortet, dann ist das der Punkt.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto in NeuroBlock OS Cloud an und starten Sie die kostenlose 7-Tage-Testphase.
- Laden Sie Ihre Dateien in Ihre private Bibliothek hoch oder ziehen Sie fertige Sammlungen aus OpenData.
- Benennen Sie in DataLab das Modell, beschreiben Sie, was es tun soll, und wählen Sie die Datensätze aus, aus denen es lernen soll.
- Das Training läuft im Hintergrund, während NeuroAI einen Playground öffnet, in dem Sie Antworten vorab ansehen.
- Wenn das Training fertig ist, stellen Sie das Modell in NeuroAI bereit und verbinden es über die API mit Ihrem Produkt.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von NeuroBlock.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Juristische und medizinische Teams
- Entwickler
- Kleine Unternehmen
- Datenkuratoren
Aufgaben
- Einen Stapel PDF in einen sauberen Frage-Antwort-Datensatz für das Training verwandeln.
- Einen privaten RAG-Chatbot bauen, der nur aus Ihren Dokumenten antwortet.
- Ein kleines Fachmodell (4B oder 9B) auf internem Wissen trainieren.
- Jahre an Spezifikationen und Handbüchern in normaler Sprache durchsuchen.
- Eine KI-Funktion zu einem festen Monatspreis statt zu Abrechnung pro Token ausliefern.
Szenarien
- Ein Support-Team, das Antworten aus dem eigenen Help Center will, nicht aus einem generischen Modell.
- Ein Gründer, der eine KI-Funktion prototypisch baut und ein Modell braucht, auf das kein Wettbewerber zugreifen kann.
- Ein Forscher, der verstreute Dokumente so ordnet, dass ein Modell daraus tatsächlich lernen kann.
- Einen Datensatz veröffentlichen und ihn auf dem Marktplatz anderen Entwicklern zeigen.
Wichtigste Funktionen
DataLab, Datensatzerstellung und Modelltraining
DataLab nimmt unstrukturiertes Material wie PDF und Dokumente und macht daraus strukturierte Trainingsdaten, es erzeugt Frage-Antwort-Paare, Instruktionssätze und andere Formate. Von dort aus trainieren Sie ein eigenes Modell mit 4B oder 9B. Alles läuft in einem geführten Ablauf. Sie brauchen kein KI-Team, um das zu bedienen. Genau dieser letzte Punkt ist der eigentliche Reiz für kleine Firmen.
NeuroAI, privater Chat und RAG
NeuroAI ist der Ort, an dem Sie tatsächlich nutzen, was Sie gebaut haben. Es führt Ihre trainierten Modelle aus und lässt Sie über RAG mit Ihrem eigenen Wissen chatten, die Antworten kommen also aus Ihren Dokumenten statt aus dem offenen Web. Gespräche und Daten bleiben privat. Die Bereitstellung dauert von wenigen Sekunden bis zu ein paar Minuten.
NeuroBlock OS Cloud, der gemeinsame Arbeitsbereich
Die drei Apps liegen gemeinsam in NeuroBlock OS Cloud. Datensätze liegen in Ihrer Bibliothek, DataLab liest daraus und schreibt trainierte Modelle zurück, und NeuroAI führt sie aus. Alles an einem Ort zu halten bedeutet, dass Sie keine Dateien zwischen Tools hin und her schieben, und Ihre Daten verlassen die Umgebung nie.
OpenData, Marktplatz für Community-Datensätze
OpenData ist ein Marktplatz für Datensätze, die Sie durchsuchen, vorab ansehen und kostenlos zu Ihrer Bibliothek hinzufügen können. Manche sind bereits für das Training aufbereitet und geprüft, andere kommen roh in Formaten wie PDF, und die müssen Sie erst durch DataLab schicken, bevor sie nützlich sind. Sie können auch eigene Sammlungen veröffentlichen und teilen oder monetarisieren.
Modelle in der Cloud oder völlig offline ausführen
NeuroAI läuft in zwei Modi. Die Cloud-Inferenz bietet maximale Leistung und Integrationen, während die iOS-App ein Modell völlig lokal auf Ihrem iPhone ohne jede Internetverbindung ausführen kann, was zählt, wenn selbst eine private Cloud wie ein Schritt zu viel wirkt.
API-Zugang für Ihre eigenen Produkte
Jedes Modell, das Sie trainieren, lässt sich über eine API mit Ihrer eigenen Software verbinden, so bringen Sie ein trainiertes Support-Modell in ein Hilfe-Widget oder in ein internes Tool, das Ihr Team ohnehin nutzt. Der Preis ist fest und nicht pro Token, Verkehrsspitzen werden also nicht zur Überraschungsrechnung.
Volle Verfügungsgewalt, kein Lock-in
NeuroBlock erklärt, dass die Modelle, die Sie trainieren, vollständig Ihnen gehören, ohne Lizenzbeschränkungen oder Nutzungslimits, und Sie können sie überall bereitstellen. Das steht in direktem Gegensatz zu Plattformen, die Rechte an Modellen beanspruchen, die auf ihrer Infrastruktur trainiert wurden.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Trainiert eigene Modelle auf Ihren eigenen Daten in einem geführten Ablauf ohne Code.
- Der feste Preis von 20 $/Monat deckt Datensatzerstellung, Training und unbegrenzte Inferenz ab.
- Führt Modelle entweder in der Cloud oder völlig offline auf dem iPhone aus.
- Sie behalten die volle Verfügungsgewalt über trainierte Modelle und können sie überall bereitstellen.
- Der eingebaute Datensatz-Marktplatz spart Zeit bei der Suche nach Trainingsmaterial.
Nachteile
- Kein kostenloser Tarif über die 7-Tage-Testphase hinaus, das Testen der Kosten bleibt also begrenzt.
- Das Training braucht echte Zeit und GPU-Stunden, im Basistarif auf etwa drei Modelle pro Monat begrenzt.
- Der Ablauf setzt voraus, dass Sie bereits nutzbare Daten haben; bis zum Ergebnis gibt es eine Lernkurve.
- Die Funktionen verteilen sich auf drei getrennte Apps, daran muss man sich erst gewöhnen.
Häufige Fragen
Es ist eine private KI-Suite, die Datensatzvorbereitung, Training eigener Modelle und privaten Chat in einem Cloud-Arbeitsbereich vereint, Sie bauen damit also KI, die auf Ihren eigenen Daten läuft, statt diese Daten an einen öffentlichen Assistenten zu schicken.
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