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Je construirai, ajusterai finement et déploierai des LLM personnalisés pour votre entreprise
Architecte de solutions IA
Je collabore avec des entreprises pour comprendre leurs besoins en IA, définir la bonne architecture de solution et accompagner le projet depuis la phase de découverte initiale jusqu'au développement,...
À propos de ce service
Les modèles génériques donnent des réponses génériques. Je vais ajuster finement un LLM open-source sur vos données pour qu'il parle votre domaine, suive votre format, et coûte bien moins que des appels API constants.
Pourquoi BluBridge : nous sommes une équipe de recherche en IA à la frontière, pas un simple script. Nous développons notre propre cadre d'entraînement (C++/CUDA), compilateur ML et pipeline de données, tous publiés sur arXiv. Nous sommes membres de NVIDIA Inception et partenaires de conseil AWS.
Ce que vous obtenez :
- Ajustement fin de Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek et plus
- LoRA, QLoRA ou ajustement complet, selon votre budget
- Nettoyage, déduplication et formatage des datasets
- Évaluation par rapport au modèle de base sur votre propre jeu de test
- Modèles quantifiés (GGUF, AWQ) pour une inférence moins coûteuse
- Déploiement avec vLLM ou une API privée (Premium)
- Code source complet et documentation
Évaluation honnête : si RAG ou l'ingénierie de prompt vous conviennent mieux que l'ajustement fin, je vous le dirai avant que vous ne dépensiez un dollar.
Les modèles de base et standard couvrent jusqu'à 8B et les datasets jusqu'à 10k exemples.
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse examiner votre tâche et vos données et recommander le bon package. Modèles plus grands ou pipelines personnalisés ? Demandez une offre sur mesure.
Langage de programmation:
Python
•
C++
•
PyTorch
•
Autres
Type de données:
Texte
Moteur d'IA:
GPT
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
LLaMa
•
PyTorch
•
Autres
FAQ
Traduction automatique
Ai-je vraiment besoin d’un ajustement fin ou le RAG suffit-il ?
Si vous avez besoin que le modèle connaisse des faits issus de vos documents, le RAG est souvent moins cher et plus facile à mettre à jour. L’ajustement fin est meilleur pour enseigner un style, un format, une tâche ou un langage spécifique à un domaine. Envoyez-moi votre cas d’usage et je vous recommanderai la meilleure approche avant votre commande.
Quels modèles pouvez-vous affiner ?
Modèles open-source incluant Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi et DeepSeek, ainsi que des modèles encodeurs comme BERT et RoBERTa pour la classification. Les modèles de base et standard couvrent jusqu’à 8B de paramètres. Pour des modèles plus grands, demandez une offre personnalisée.
De combien de données ai-je besoin ?
Pour des tâches de style ou de format, quelques centaines d’exemples de haute qualité suffisent. Pour l’adaptation à un domaine, quelques milliers sont préférables. La qualité prime sur la quantité, et dans les packages Standard et Premium, nous nettoyons et structurons vos données pour vous.
Qui paie pour le GPU et les coûts de calcul ?
Le calcul est inclus pour toutes les commandes dans le cadre du package. Pour des modèles plus grands ou des entraînements longs, nous proposons un devis séparé ou entraînons sur votre propre compte cloud.
Mon modèle ajusté surpassera-t-il GPT-4 ou ChatGPT ?
Pour votre tâche spécifique et ciblée, un modèle plus petit bien ajusté peut égaler ou surpasser un modèle général tout en étant beaucoup moins cher et entièrement privé. Sur la connaissance générale, il ne le pourra pas. Nous fixerons des objectifs réalistes avec vous avant le début de l’entraînement.
Comment prouver que le modèle a réellement été amélioré ?
Chaque package inclut une évaluation côte à côte du modèle de base et du modèle ajusté sur un jeu de test réservé, utilisant des métriques adaptées à votre tâche (précision, F1, perplexité ou vérifications personnalisées).
Qui possède le modèle, et mes données sont-elles en sécurité ?
Vous possédez les poids ajustés et le code source. Vos données sont utilisées uniquement pour votre projet et supprimées sur demande. Nous sommes également disposés à travailler sous NDA.
Puis-je exécuter le modèle moi-même après ?
Oui. Vous recevez les poids du modèle (et les versions quantifiées si incluses) avec des instructions pour les exécuter localement, avec vLLM ou Ollama, ou sur votre cloud. La version Premium inclut le déploiement pour vous.
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Votre dataset (ou échantillon), une brève description de la tâche, des exemples de bonnes sorties, et l’endroit où vous prévoyez d’exécuter le modèle. Plus vous serez précis, meilleur sera le résultat.
