Over Django.

Ik ben Django de Vreng. Ik bouw productie-AI voor klanten: agents, MCP-servers, on-prem deployments op DGX Spark. Daarnaast geef ik trainingen aan teams die zelf met AI willen bouwen. Dat doe ik via Kamoo, waar ik mede-oprichter ben.

Mijn aandacht gaat vooral uit naar agents, MCP, lokale modellen, evaluaties, vLLM en on-prem setups, en de vraag hoe je dit betrouwbaar in productie krijgt. Ik wil weten waar een model goed genoeg is, waar een agent te veel vrijheid krijgt, welke evals nuttig zijn, en welke architectuur nog leesbaar is als je er drie maanden later weer in moet.

Ik raakte vooral geïnteresseerd toen taalmodellen ook tools konden gebruiken. Daarmee kun je bijvoorbeeld documenten ophalen en een concept voorbereiden dat iemand daarna controleert. Ik vind het leuk om uit te zoeken hoe je zulke stappen in software samenbrengt.

Bij een agent kijk ik ook naar wat er mis kan gaan. Welke gegevens komen in de logs? Wat gebeurt er als een tool niet reageert? En kan ik achteraf terugvinden waarom een antwoord is gegeven? Die vragen komen terug zodra andere mensen de software gaan gebruiken.

On-prem AI vind ik vooral interessant omdat niet alle data zomaar naar een hosted model kan. Sommige bedrijven en organisaties werken met persoonsgegevens, interne documenten of klantdata die dichterbij moeten blijven. Ik kijk dan welke onderdelen lokaal moeten draaien en welke gegevens een externe dienst mag verwerken. Of dat lokaal ook financieel uitkomt, reken ik door bij wat een DGX Spark per maand kost.

Op deze blog schrijf ik over dat soort werk. Ik beschrijf projecten en tests op de DGX Spark, inclusief de keuzes en problemen die ik tegenkom. De ruwe cijfers achter die verhalen verzamel ik in de arena.

Buiten werk sport ik veel en ga ik een paar keer per jaar hiken met vrienden. Dan ben ik buiten en kijk ik wat minder op mijn telefoon.