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Costruirò, perfezionerò e distribuirò LLM personalizzati per la tua attività
Architetto di soluzioni AI
Collaboro con le aziende per capire le loro esigenze di AI, definire l'architettura della soluzione giusta e accompagnarle dall'inizio alla fine del ciclo di sviluppo, ottimizzazione e deployment.
Lav...
Informazioni su questo servizio
I modelli generici danno risposte generiche. Perfezionerò un open-source LLM sui tuoi dati in modo che parli il tuo dominio, segua il tuo formato e costi molto meno delle chiamate API costanti.
Perché BluBridge: siamo un team di ricerca AI all'avanguardia, non un semplice script. Costruiamo il nostro framework di training (C++/CUDA), compilatore ML e pipeline di dati, tutti pubblicati su arXiv. Siamo membri di NVIDIA Inception e AWS Consulting Partner.
Ciò che ottieni:
- Perfezionamento di Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek e altri
- LoRA, QLoRA o perfezionamento completo, scelto in base al tuo budget
- Pulizia, deduplicazione e formattazione del dataset
- Valutazione rispetto al modello di base sul tuo set di test
- Modelli quantizzati (GGUF, AWQ) per inferenza più economica
- Distribuzione con vLLM o API privata (Premium)
- Codice sorgente completo e documentazione
Scoping onesto: se RAG o prompt engineering ti serviranno meglio del perfezionamento, te lo dirò prima che spendi un euro.
Modelli di copertura Basic & Standard fino a 8B e dataset fino a 10k esempi.
Contattami prima di ordinare, così posso rivedere il tuo compito e i tuoi dati e consigliarti il pacchetto più adatto. Modelli più grandi o pipeline personalizzate? Chiedi un'offerta su misura.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
C++
•
Pytorch
•
Altro
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
Motore IA:
GPT
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
PyTorch
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Ho davvero bisogno del perfezionamento, o basta RAG?
Se hai bisogno che il modello conosca fatti dai tuoi documenti, RAG è spesso più economico e più facile da aggiornare. Il perfezionamento è migliore per insegnare uno stile, un formato, un compito o un linguaggio di dominio. Scrivimi il tuo caso d'uso e ti consiglierò l'approccio giusto prima di ordinare.
Quali modelli puoi perfezionare?
Modelli open come Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi e DeepSeek, più modelli encoder come BERT e RoBERTa per classificazione. Modelli Basic e Standard fino a 8B parametri. Per modelli più grandi, chiedi un'offerta personalizzata.
Quanti dati servono?
Per compiti di stile o formato, alcuni centinaia di esempi di alta qualità possono bastare. Per adattamenti di dominio, meglio qualche migliaio. La qualità conta più della quantità, e nei pacchetti Standard e Premium puliamo e strutturiamo i tuoi dati per te.
Chi paga i costi di GPU e calcolo?
Il calcolo è incluso per tutti gli ordini nel scope del pacchetto. Per modelli più grandi o lunghe sessioni di training, forniamo un preventivo separato o addestriamo sul tuo cloud.
Il mio modello perfezionato batterà GPT-4 o ChatGPT?
Per il tuo compito specifico e ristretto, un modello più piccolo ben perfezionato può eguagliare o superare un modello generale, risultando molto più economico e completamente privato. Per la conoscenza generale, no. Stabiliremo obiettivi realistici con te prima di iniziare l'addestramento.
Come dimostri che il modello è effettivamente migliorato?
Ogni pacchetto include una valutazione comparativa tra il modello di base e quello perfezionato su un set di test riservato dai tuoi dati, usando metriche adatte al tuo compito (accuratezza, F1, perplexity o controlli personalizzati).
Chi possiede il modello, e i miei dati sono al sicuro?
Possiedi i pesi perfezionati e il codice sorgente. I tuoi dati sono usati solo per il tuo progetto e cancellati su richiesta. Siamo disponibili a lavorare sotto NDA.
Posso eseguire il modello da solo dopo?
Sì. Ricevi i pesi del modello (e le versioni quantizzate, se incluse) con istruzioni per eseguirli localmente, con vLLM o Ollama, o sul tuo cloud. Premium include distribuzione per te.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Il tuo dataset (o dati di esempio), una breve descrizione del compito, esempi di output di qualità e dove prevedi di eseguire il modello. Più sei specifico, migliori saranno i risultati.
