System StatusOnline
NAV
Fine-tuning Llama 3, Mistral lub Phi na Twoich danych z LoRA/QLoRA. Model specyficzny dla Twojej domeny wdrożony na Twojej infrastrukturze przez API vLLM.
Przeprowadzam fine-tuning open-source modeli LLM (Llama 3.1, Mistral 7B, Phi-3) na Twoich własnościowych danych przy użyciu LoRA/QLoRA do efektywnego treningu na GPU A100. Fine-tuning tworzy model mówiący językiem Twojej domeny, stosujący Twój format wyjściowy i przewyższający ogólne LLM w Twoim specyficznym zadaniu — przy ułamku kosztów API GPT-4 w skali. Wytrenowany model wdrażam na Twojej infrastrukturze przez vLLM lub TGI, w pełni pod Twoją kontrolą.
Model specyficzny dla domeny trenowany na Twoich danych — przewyższa GPT-4 w Twoim konkretnym zadaniu przy 10–100x niższym koszcie wnioskowania.
Trening LoRA/QLoRA — fine-tuning modelu 7B lub 13B na jednym GPU A100 w ciągu kilku godzin, czyniąc własne LLM ekonomicznie opłacalnymi dla każdej skali.
Automatyczny zestaw ewaluacyjny z metrykami specyficznymi dla zadania (dokładność, F1, BLEU, ROUGE lub własne rubryki) do obiektywnego pomiaru poprawy.
Serwer wnioskowania gotowy do wdrożenia (vLLM lub TGI) z API kompatybilnym z OpenAI — zamiennik dla istniejących wywołań GPT-4.
Pełna własność modelu — Twoje wytrenowane wagi są Twoje, można je wdrożyć on-premise lub w prywatnej chmurze, bez bieżących kosztów API za token.
Zbieram, czyszczę i formatuję Twoje dane w pary instrukcja-odpowiedź. Przeglądaj jakość danych i flaguje próbki, które nauczyłyby model złych zachowań przed rozpoczęciem treningu.
Przeprowadzam fine-tuning modelu bazowego z użyciem LoRA na GPU A100 z ciągłym monitorowaniem loss, metrykami walidacyjnymi i wczesnym zatrzymaniem zapobiegającym nadmiarowej optymalizacji.
Testuję model na wydzielonym zbiorze testowym używając metryk specyficznych dla zadania, porównuję z linią bazową i itruję hiperparametrami lub danymi treningowymi do osiągnięcia celów.
Wdrażam wytrenowany model na vLLM lub TGI z API REST kompatybilnym z OpenAI, konfiguruję ograniczenia szybkości i uwierzytelnianie, dokumentuję API dla Twojego zespołu inżynierów.
Minimum 100–500 wysokiej jakości przykładów do podążania za instrukcjami lub adaptacji stylu. Dla złożonych zadań rozumowania 1000–10 000 przykładów daje najlepsze rezultaty. Jakość zawsze bije ilość — mniejszy, czysty zestaw danych przewyższa duży, zaszumiony.
Fine-tuning gdy model musi stosować specyficzny format wyjściowy, pisać w konkretnym stylu lub wykonywać zadanie, z którym model bazowy sobie nie radzi. RAG gdy potrzebujesz dokładnego wyszukiwania konkretnych faktów z bazy wiedzy. Wiele systemów produkcyjnych używa obu razem.
W skali dramatycznie tańszy. Self-hosted model 7B na jednym A100 obsługuje 1000+ tokenów/sekundę. Przy 1M tokenów dziennie koszt to ok. €0,50/dzień w GPU vs. ok. €30/dzień z GPT-4 API — redukcja kosztów 60x.
Initiate protocol. Establish connection. Let's build something loud.