Sarò il tuo ingegnere AI per perfezionare modelli NLP di Hugging Face

La messaggistica preventiva ci permette di valutare il tuo dataset, chiarire i requisiti di accuratezza e consigliare la migliore architettura di modello transformer in base al tuo budget prima di qualsiasi impegno.

Ottimizziamo modelli per classificazione del testo, riconoscimento di entità nominate (NER), analisi del sentiment, risposte a domande, riassunto, ricerca semantica e generazione di chat su domini personalizzati.

Supportiamo BERT, RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT, T5, BART, così come LLM causali come LLaMA 3, Mistral, Gemma e Falcon usando fine-tuning standard, PEFT, LoRA e QLoRA.

Puoi fornire i tuoi dati in formato CSV, JSON, JSONL o Parquet. Se i tuoi dati sono non puliti, possiamo strutturarli e pulirli come parte del scope del progetto.

Il calcolo per l'addestramento (Google Colab Pro, RunPod, AWS EC2 o Lambda Labs) e l'hosting in produzione sono pagati direttamente da te sui tuoi account per garantire completa privacy e proprietà dei dati.

Consegniamo i pesi del checkpoint del modello salvato, i file di configurazione, il tokenizer, un push privato su Hugging Face Hub (opzionale) e script di inferenza Python puliti o un servizio FastAPI containerizzato.

Sì. Possiamo esportare e quantizzare il tuo modello in formati 4-bit, 8-bit, ONNX o GGUF così da poter eseguire inferenze ad alta velocità su CPU o istanze GPU singole a basso costo.

Le revisioni coprono aggiustamenti di iperparametri, ottimizzazione della perdita e debug degli script di inferenza per assicurare che il tuo modello soddisfi i criteri di valutazione concordati.

Firma di NDA standard su richiesta e possibilità di effettuare l'addestramento direttamente nel tuo cloud privato sicuro o su istanza GPU dedicata senza conservare copie locali.

Sì. Il nostro pacchetto Premium include 14 giorni di supporto post-consegna e offriamo contratti di manutenzione dedicati per retraining continuo e integrazione API full-stack.