# KERN — case van Accessible AI > KERN is onze AI-research- en model-foundry: voor eigen onderzoek én toegepast onderzoek met partners, van vraag en experiment tot maatwerk-LLM, evaluatie, GPU-inference en Europese hosting. **Type:** AI-research & open-modelinfrastructuur **Positionering:** Open modellen. Eigen voorsprong. **Status:** capability demonstrator van Accessible AI ## De kans Een onderzoeksvraag over modellen, data of autonomie hoort niet direct te eindigen in een infrastructuurkeuze. Teams willen de controle, privacy en kostendynamiek van open modellen benutten, maar hypothese, benchmark, GPU-planning, dataresidency en serving leven vaak in losse scripts en dashboards. ## Wat we maakten We gebruiken KERN voor eigen AI-research en voor toegepaste onderzoekstrajecten met partners: we maken een vraag toetsbaar, leggen representatieve evaluaties vast en verbinden datasets, fine-tunes, GPU-runs en serving in één doorlopende modelcyclus. Wanneer een eigen model werkelijk beter past, bouwen we voor bedrijven een custom LLM en hosten we de dedicated inference-service op gekozen Europese infrastructuur. ## Waarom het telt Een controleerbare route van onderzoek naar een onderbouwde modelkeuze — en, waar kwaliteit, privacy, residency en schaaleconomie het rechtvaardigen, naar een maatwerk-LLM met productie-inference in de EU. ## Kerngegevens - **Onderzoek:** Eigen + toegepast - **Levenscyclus:** Research → train → eval → serve - **Compute:** Multi-GPU / multi-node - **Deployment:** EU-hosted mogelijk ## Momenten in het product ### Eerst de vraag, dan de compute We maken voor eigen onderzoek en voor partners expliciet welke hypothese, kwaliteitsgrens en productbeslissing een experiment moet ondersteunen. **Signaal:** Vraag · eval-plan ### Kwaliteit als release-gate Taakspecifieke benchmarks, regressietests en veiligheidschecks bepalen of een model mag promoveren. **Signaal:** Evals · gates ### Custom LLM's, Europees gehost Quantization, batching, observability en een expliciete EU-regio maken van het bewezen model een beheersbare dedicated service. **Signaal:** EU · vLLM · SGLang ## Van AI-research naar een custom model dat beheersbaar in Europa kan draaien. KERN is de research- en model-foundry waarmee we eigen onderzoek uitvoeren en samen met bedrijven toegepaste AI-vragen onderzoeken. Als een open model na vergelijking de juiste route blijkt, bouwen of specialiseren we een maatwerk-LLM en kunnen we de dedicated inference-service op Europese infrastructuur hosten. Hypothese, evaluatie, regio, dataflow, kosten en operationeel gedrag blijven daarbij één bewijsroute. ### Maak een onderzoeksvraag toetsbaar **Researchdesign:** Voor eigen onderzoek en trajecten met partners definiëren we taak, hypothese, representatieve voorbeelden, kwaliteitsgrens en besluit dat de uitkomst moet ondersteunen. ### Maak experimenten reproduceerbaar **Dataset & lineage:** Datasetversies, adapters, hyperparameters en checkpoints blijven verbonden zodat een modeluitkomst terug te leiden is naar de route die hem vormde. ### Promoveer alleen modellen die hun taakgrens halen **Evaluatie:** Taakspecifieke evaluaties, regressietests en veiligheidschecks vormen een release-gate vóór een checkpoint naar productie gaat. ### Breng een passend maatwerkmodel gecontroleerd naar Europese productie **Modelroute & hosting:** Fine-tunes, GPU-capaciteit, quantization, batching, servingregio en dataflow worden gekozen op privacy, residency, latency, throughput, kwaliteit en kosten per geslaagde taak — niet alleen op tokens. ## Vraag, bewijs, GPU-run en hosting blijven één besluitketen. KERN scheidt verkennen van promoveren: een onderzoeksvraag wordt eerst een toetsbaar experiment; een kandidaatmodel gaat pas verder wanneer lineage, quality gates en een passend servingprofiel zichtbaar zijn. Voor een dedicated bedrijfsmodel leggen we ook regio, leveranciersgrens en dataflow expliciet vast. 1. **Vraag:** Hypothese + besluit 2. **Eigen data:** Curatie + versie 3. **GPU-run:** Fine-tune + checkpoint 4. **Evals:** Kwaliteit + safety 5. **Promotie:** Go / no-go 6. **EU inference:** Regio + latency + cost **Gecontroleerde uitkomst:** Een controleerbare route naar een custom LLM voor bedrijven, met evaluatie, observability en Europese hosting als expliciete productkeuzes — nooit als onbewezen complianceclaim. ## Details uit de productlaag ### Eigen onderzoek en partneronderzoek delen één kwaliteitsgrens **Research:** Het startpunt kan een eigen technische vraag of een domeinvraag van een partner zijn; in beide gevallen blijven hypothese, evaluatieplan, beperking en volgende beslissing expliciet. ### Open gewichten zijn een middel, geen uitkomst **Modelkeuze:** De demonstrator vergelijkt modelroute, privacy, latency, kosten, beheerlast en taakprestatie voordat self-hosting logisch wordt. ### Een goed checkpoint is geen productieclaim **Release-gate:** KERN maakt het verschil zichtbaar tussen een interessante trainingsrun, een geëvalueerd model en een werkelijk beheersbaar inferenceprofiel. ### Europese hosting is een expliciete deploymentkeuze **EU-hosting:** Voor bedrijven die meer controle over model, dataflow of residency willen, kan een bewezen open model als dedicated inference-service in een gekozen EU-regio draaien. Provider, regio, subprocessors en operationele grenzen worden per traject vastgelegd; alleen de locatie maakt een systeem niet automatisch compliant. ## Systeemflow 1. **Onderzoeken:** Vraag, hypothese en evaluatieplan afbakenen 2. **Voorbereiden:** Data cureren, structureren en versieerbaar maken 3. **Trainen:** Fine-tunes en distributed GPU-runs orkestreren 4. **Evalueren:** Kwaliteit, regressies en veiligheid meten 5. **Serveren:** Het bewezen model efficiënt in een gekozen EU-regio deployen ## Voorbeeld / toegepast AI-onderzoek met een partner ### Een dienstverlener wil onderzoeken of een eigen domeinmodel op private kennis beter past dan één gesloten API. Een generiek model begrijpt de vaktaal mogelijk onvoldoende, terwijl privacy, voorspelbare kosten en controle over updates belangrijk zijn. Eerst moet duidelijk worden of een gespecialiseerde modelroute die aannames daadwerkelijk waarmaakt. 1. Formuleer de domeinvraag, hypothese en acceptatiecriteria samen met de partner. 2. Bouw een gecontroleerde trainings- en evaluatieset uit representatieve domeinkennis. 3. Vergelijk een baseline met LoRA-, full fine-tune- en retrievalvarianten. 4. Laat kwaliteit, regressie, veiligheid en kosten iedere checkpoint beoordelen voordat een servingpilot logisch is. **Uitkomst:** Een onderbouwde keuze: een custom model met eigen controle en Europese hosting waar dat helpt, of een andere route wanneer het onderzoek daar aanleiding toe geeft. ## Werkprincipes - Hypothese vóór compute - Evaluatie vóór promotie - GPU's als productresource - EU-regio en dataflow expliciet - Open gewichten, zichtbare prestaties ## Gerelateerde inzichten - [Van AI-prototype naar productie: het operationele model dat de kloof sluit](https://www.accessible-ai.nl/insights/ai-prototype-to-production/index.md) — Waarom overtuigende AI-demo's in productie falen—en een operationeel model met vier poorten voor bewijs, evaluatie, observeerbaarheid en gecontroleerde schaal. - [AI-ROI meten zonder jezelf voor de gek te houden](https://www.accessible-ai.nl/insights/measure-ai-roi/index.md) — Een praktisch meetsysteem voor AI-producten en automatisering: meet de uitgangssituatie, scheid adoptie van waarde, tel reviewkosten mee en verbind bedrijfsresultaten met kwaliteit en risico. - [Open source of closed AI? De economische keuze zodra gebruik op schaal komt](https://www.accessible-ai.nl/insights/open-source-vs-closed-ai-op-schaal/index.md) — Een besliskader voor open modellen, gesloten API's en hybride AI-infrastructuur: wanneer GPU-verhuur, self-hosting en eigen serving economisch en operationeel logisch worden.