Fine-tuning i własne modele
Otwarte i małe modele językowe, dostrajane z evalami i uruchamiane tam, gdzie są wasze dane.
Uniwersalne modele robią wrażenie i dużo kosztują, a czasem po prostu nie pasują: są zbyt wolne, zbyt drogie przy dużej skali, nie mogą działać w waszej sieci albo są niestabilne w wąskim zadaniu. Dostrajamy i destylujemy otwarte i małe modele – Llama, Mistral, Qwen i inne – za pomocą LoRA i QLoRA, potwierdzamy zysk evalami względem modelu bazowego i wdrażamy je prywatnie. A gdy lepiej sprawdzi się wyszukiwanie (RAG), powiemy to najpierw.
01 / Co to rozwiązuje
Spójny format, terminologia i zachowanie w wąskich zadaniach wykonywanych tysiące razy dziennie.
Wdrożenie w waszej chmurze, na własnych GPU lub sprzęcie edge – wrażliwe dane nie opuszczają środowiska.
Mały dostrojony model może zastąpić duży uniwersalny w odpowiednim zadaniu, za ułamek kosztu zapytania.
Kryteria sukcesu i odłożony zbiór testowy ustalone przed treningiem; model trafia do produkcji tylko, jeśli wygrywa.
02 / Stos
Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.
Otwarte modele
Llama
Otwarta rodzina modeli od Meta
Mistral
Wydajne otwarte modele z Europy
Qwen
Mocne wielojęzyczne modele otwarte
Gemma
Lekkie otwarte modele od Google
Trening
LoRA / QLoRA
Dostrajanie oszczędne w parametrach
Distillation
Uczenie małego modelu od dużego
Hugging Face
Hub modeli i biblioteki treningowe
PyTorch
Framework do deep learningu
Serwowanie
vLLM
Wydajne serwowanie modeli
Ollama
Lokalne uruchamianie dla zespołów i edge
NVIDIA GPUs
Akceleracja GPU w chmurze i on-premise
Quantisation
Mniejsze, szybsze modele na tańszy sprzęt
03 / Podejście
Sprawdzamy, czy brakuje wiedzy, zachowania czy niższego kosztu, zanim w ogóle zarekomendujemy trening.
Wyselekcjonowane, bez duplikatów i bezpieczne dla prywatności przykłady znaczą więcej niż rozmiar modelu; zbiór budujemy razem z wami.
Każdy trening porównujemy z modelem bazowym i mocnym modelem hostowanym na waszym zbiorze testowym.
Skwantyzowane modele na waszej infrastrukturze z monitoringiem, wersjami i możliwością wycofania.
04 / Standardy
Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie – to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.
05 / Infrastruktura
Dobre pytania
Konkretne odpowiedzi na pytania klientów przed startem.
Często nie. Jeśli brakuje wiedzy, wyszukiwanie (RAG) jest zwykle tańsze i łatwiej utrzymać je aktualne. Fine-tuning opłaca się przy stałym formacie lub stylu, wąskim, powtarzalnym zadaniu, niższych opóźnieniach lub kosztach dzięki mniejszemu modelowi albo działaniu w całości na waszej infrastrukturze. WNC powie, co dotyczy waszego przypadku, zanim cokolwiek zostanie wytrenowane.
Powiązane realizacje
Nasze projekty i produkty, w których była ta usługa.
Start
Powiedzcie nam, co ma robić model i gdzie ma działać. Senior inżynier odpowie z uczciwym zakresem i ceną.
Let’s manage Zobaczcie potoki RAG
