Notre agence ajustera finement un LLM open source personnalisé sur vos données d'entreprise propriétaires


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Traduction automatique
AJUSTEMENT FIN DE LLM PERSONNALISÉ | IA PRIVÉE
Les modèles d'IA génériques peuvent halluciner des faits liés au domaine, manquer votre contexte d'entreprise ou soulever des préoccupations de confidentialité.
LA SOLUTION
Nous ajustons des LLM open source comme Llama 3, Mistral & Qwen sur vos données propriétaires, flux de travail et ton de marque pour une performance spécialisée tout en maintenant la confidentialité de vos données.
POURQUOI CHOISIR TKTURNERS
Ingénierie IA full-stack avec LoRA/QLoRA, curation experte de jeux de données, conformité NDA et gestion sécurisée / isolée des données.
CE QUE NOUS LIVRONS
- Nettoyage, tokenisation et validation des jeux de données
- Ajustement supervisé et adaptation au domaine
- Tests de référence selon vos KPI
- Adaptateurs Hugging Face, poids GGUF ou endpoints vLLM
- Documentation de déploiement et support à l'intégration
<strong GARANTIE DE QUALITÉ
Nous itérons jusqu'à ce que le modèle atteigne les métriques de référence convenues.
<strong AUDIT GRATUIT
Contactez-nous avant de commander pour un audit gratuit de votre dataset et une feuille de route pour l'architecture IA.
À propos de cette agence

Agence
20 employés
- DePakistan
- Membre depuisdéc. 2019
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande2 mois
Langues
Anglais, Ourdou, Hindi, Arabe, Allemand
Traduction automatique

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FAQ
Traduction automatique
Pourquoi devrais-je vous envoyer un message avant de passer une commande ?
L'ajustement fin dépend fortement de la taille, du format de votre dataset et de l'usage cible. La première étape consiste à vérifier la faisabilité de vos données et à choisir l'architecture open source la plus rentable.
Comment garantissez-vous la confidentialité de mes données d'entreprise propriétaires ?
Vos données vous appartiennent strictement. Nous signons des NDA d'entreprise, utilisons des environnements de calcul privés et isolés, et supprimons toutes les données de formation immédiatement après la fin du projet.
Quels modèles open source pouvez-vous ajuster ?
Nous travaillons avec les principaux modèles open source tels que Llama 3/3.1, Mistral/Mixtral, Qwen 2.5, Phi-3, Gemma 2, et des modèles spécialisés pour le code ou l'embedding.
Qui couvre les coûts de calcul GPU et de formation en cloud ?
Les coûts de calcul (par exemple, RunPod, Lambda Labs, AWS EC2 ou Colab Pro) sont payés directement par le client. Nous optimisons la formation avec QLoRA pour maintenir ces coûts généralement sous 10 à 50 dollars.
Quel format de données dois-je fournir ?
Nous acceptons JSONL, CSV, texte brut, Markdown, PDFs ou paires instruction-réponse. Si vos données sont non structurées, nous pouvons les nettoyer et les formater en jeux de données d'instruction de haute qualité.
Sous quel format mon modèle ajusté sera-t-il livré ?
Nous fournissons des poids d'adaptateurs PEFT/LoRA, des fichiers safetensors fusionnés, des fichiers GGUF quantifiés pour Ollama/LM Studio, ou un service vLLM/FastAPI conteneurisé.
De quelle accès avez-vous besoin de ma part pour commencer le travail ?
Nous avons besoin de votre échantillon ou de votre dataset complet ainsi que d'un accès à votre instance GPU cloud préférée (RunPod, Hugging Face ou AWS) ou à votre environnement local.
Que couvre la révision ?
Les révisions incluent l'ajustement des hyperparamètres (taux d'apprentissage, epochs, rang), la réévaluation sur des jeux de validation personnalisés, et la conversion du format d'export.
Pouvez-vous intégrer le modèle ajusté dans mon application web ou API existante ?
Oui. En tant qu'agence d'ingénierie full-stack, nous construisons des microservices FastAPI, des conteneurs Docker, et des interfaces Next.js/Node.js pour servir votre modèle efficacement.
Offrez-vous une assistance et une maintenance après livraison ?
Oui. Le niveau Premium inclut 14 jours de support. Nous proposons également des packages de maintenance continue pour la ré-formation, la mise à jour des datasets et la montée en charge des serveurs.

