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La nostra agenzia farà il fine tuning di modelli open source personalizzati sui tuoi dati aziendali proprietari
TkTurners
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CUSTOM LLM FINE-TUNING | PRIVATE AI
I modelli AI generici possono generare fatti errati, perdere il contesto della tua attività o creare problemi di privacy.
LA SOLUZIONE
Fine-tuning di open-source LLM come Llama 3, Mistral & Qwen sui tuoi dati proprietari, flussi di lavoro e tono del brand per prestazioni specializzate, mantenendo i tuoi dati privati.
PERCHÉ TKTURNERS
Ingegneria AI full-stack con LoRA/QLoRA, curatela di dataset esperta, conformità NDA e gestione sicura/air-gapped dei dati.
COSA OFFRIAMO
- Pulizia, tokenizzazione e validazione del dataset
- Fine-tuning supervisionato e adattamento al dominio
- Test di benchmark rispetto ai tuoi KPI
- Adattatori Hugging Face, pesi GGUF o endpoint vLLM
- Documentazione di deployment e supporto all'integrazione
GARANZIA DI QUALITÀ
Ripetiamo fino a quando il modello non raggiunge le metriche di benchmark concordate.
AUDIT GRATUITO
Contattami prima di ordinare per un audit gratuito del dataset e una roadmap dell'architettura AI.
Informazioni su questa agenzia
TkTurners
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20 dipendenti
- DaPakistan
- Membro dadic 2019
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna2 mesi
Lingue
Inglese, Urdu, Hindi, Arabo, Tedesco
𝑻𝒌𝑻𝒖𝒓𝒏𝒆𝒓𝒔 is dedicated to transforming businesses through innovative technology solutions, empowering companies to thrive in a rapidly evolving digital world.
🛠️𝑨𝒓𝒆𝒂𝒔 𝒐𝒇 𝑬𝒙𝒑𝒆𝒓𝒕𝒊𝒔𝒆:
• Custom Software Development tailored to specific business needs
• Web & Mobile App Development for seamless user experiences
• AI-based Solutions, bringing intelligent automation to workflows
• Cross-platform Development for versatile, scalable applications
With a reputation for quality and innovation, TkTurners serves a diverse portfolio of clients, delivering cutting-edge solutions.
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FAQ
Traduzione automatica.
Perché dovrei inviarti un messaggio prima di effettuare un ordine?
Il fine-tuning dipende molto dalla dimensione del dataset, dal formato e dall'uso target. Prima di tutto, verifichiamo la fattibilità dei tuoi dati e scegliamo l'architettura open source più conveniente.
Come garantisci che i miei dati aziendali proprietari rimangano confidenziali?
I tuoi dati sono esclusivamente tuoi. Firma NDA aziendali, utilizzi ambienti di calcolo privati e air-gapped, e cancelliamo tutti i dati di training subito dopo il completamento del progetto.
Quali modelli open source puoi fare il fine-tuning?
Lavoriamo con i principali modelli open source come Llama 3/3.1, Mistral/Mixtral, Qwen 2.5, Phi-3, Gemma 2 e modelli specializzati di codice/embedding.
Chi copre i costi di GPU e training su cloud?
I costi di calcolo (ad esempio RunPod, Lambda Labs, AWS EC2 o Colab Pro) sono a carico del cliente. Ottimizziamo il training usando QLoRA per mantenere i costi di calcolo generalmente sotto i 10-50 dollari.
Quale formato di dati devo fornire?
Accettiamo JSONL, CSV, testo grezzo, Markdown, PDF o coppie istruzione-risposta. Se i tuoi dati sono non strutturati, possiamo pulirli e formattarli in dataset di alta qualità per istruzioni.
In quale formato ti consegneremo il modello fine-tuned?
Forniamo pesi adattatori PEFT/LoRA, safetensors uniti, file GGUF quantizzati per Ollama/LM Studio, o un servizio vLLM/FastAPI containerizzato.
Di quale accesso hai bisogno da me per iniziare?
Abbiamo bisogno del tuo esempio/dataset completo e dell'accesso alla tua istanza cloud GPU preferita (RunPod, Hugging Face o AWS) o ambiente locale.
Cosa coprono le revisioni?
Le revisioni coprono aggiustamenti di iperparametri (learning rate, epoche, rango), rivalutazioni su set di validazione personalizzati e conversione del formato di esportazione.
Puoi integrare il modello fine-tuned nella mia app web o API esistente?
Sì. Come agenzia di ingegneria full-stack, creiamo microservizi FastAPI, container Docker e frontend Next.js/Node.js per servire il tuo modello senza problemi.
Offrite supporto e manutenzione post-consegna?
Sì. Il livello Premium include 14 giorni di supporto. Offriamo anche pacchetti di manutenzione continua per retraining, aggiornamenti del dataset e scalabilità del server.
