Gå til indhold
BigTree108

Udrulning af private LLM'er og finjustering

Private LLM'er og finjustering: open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma og gpt-oss finjusteret på jeres data med LoRA, destilleret til mindre og billigere modeller og kørt i jeres egen cloud eller på jeres egne servere med vLLM eller SGLang, hostet finjustering gennem OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock og Google Cloud samt de træningsdata og den evaluering, der ligger bag, med dedikerede LLM-ingeniører til jeres team eller et projekt leveret fra start til slut.

Finjustering og modelarbejde, vi tager på os

  • Finjustering af open-weight-modeller

    Superviseret finjustering med LoRA eller QLoRA i Hugging Face TRL, Unsloth eller Axolotl og præferencetuning med DPO, til en tone, et format eller et domæne, som basismodellen rammer forkert.

  • Destillering til mindre modeller

    En stor models adfærd på jeres opgave lært til en lille model, der svarer hurtigere og koster en brøkdel pr. forespørgsel, målt mod den store model på jeres evalueringssæt.

  • Hostet finjustering

    Finjustering gennem OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock eller Google Cloud, når I foretrækker en administreret model, med træningsdata og evaluering holdt i jeres egne hænder.

  • Udrulning af private LLM'er

    Open-weight-modeller serveret med vLLM eller SGLang på GPU'er i jeres Azure-, AWS- eller Google Cloud-konto eller på jeres egen hardware, bag et API, der er kompatibelt med det, jeres applikationer allerede kalder.

  • Kvantisering og inferenspris

    Modeller kvantiseret og batchet til jeres hardware, med gennemløb, latenstid og pris pr. tusind forespørgsler målt før og efter.

  • Forberedelse af træningsdata

    Eksempler indsamlet fra jeres dokumenter, logs og eksperter, ryddet op, dubletfjernet, fritaget for personoplysninger og mærket, med syntetiske eksempler genereret og kontrolleret, hvor rigtige er sjældne.

  • Evaluering

    Et tilbageholdt testsæt og opgavespecifikke scorer aftalt før træningen, så en finjusteret model skal slå basismodellen og det hostede alternativ, før den leveres.

  • Tilpasning til sprog og domæne

    Modeller tilpasset et sprog, for eksempel ukrainsk, eller ordforrådet inden for jura, medicin, finans eller jeres produkt, hvor generelle modeller kommer til kort.

  • Pipelines til gentræning

    Data, træningskørsler og modelversioner fulgt i MLflow eller Weights & Biases, så den næste finjustering er en pipeline-kørsel frem for et projekt.

Ansæt LLM-ingeniører

  • Dedikerede LLM-ingeniører

    LLM-ingeniører, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.

  • Projekter inden for LLM-finjustering

    En afgrænset opgave inden for LLM-finjustering med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.

  • Løbende LLM-finjustering

    LLM-finjustering som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.

Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.

Hvem arbejder med jeres LLM-finjustering

  • LLM- og machine learning-ingeniører

    Finjustering, destillering og evaluering

  • MLOps-ingeniører

    GPU-infrastruktur og model serving

  • Dataingeniører

    Pipelines til træningsdata

  • Dataannotatorer

    Mærkede og gennemgåede eksempler

  • Python- og .NET-udviklere

    De applikationer, der kalder modellen

Finjuster, når tallene siger det

Mange opgaver løses med en hostet model, en god prompt og retrieval. Finjustering tjener sin pris hjem, når I har brug for et ensartet format eller en ensartet tone, en mindre og billigere model ved store volumener eller en model, der kører dér, hvor jeres data skal blive. Vi tester først de billigere muligheder på jeres evalueringssæt og finjusterer, når scorerne viser forskellen.

Træningsdata, adaptere og modelvægte bliver i jeres konti, personoplysninger fjernes før træning, og hver modelversion kan spores til de data og indstillinger, der frembragte den.

Andre AI-udviklingsydelser, vi leverer

AI-udvikling: oversigt

Spørgsmål om private LLM'er og finjustering

Skal vi finjustere eller bruge RAG?

De løser forskellige problemer. Retrieval giver en model fakta, den ikke har, og holder dem opdaterede; finjustering ændrer, hvordan modellen opfører sig: dens format, dens tone eller dens evne til en snæver opgave. Mange systemer bruger begge dele, og vi tester, hvilken af dem der flytter jeres evalueringsscore, før I betaler for træning.

Kan vi køre en LLM uden at sende data til en ekstern udbyder?

Ja. Open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma og gpt-oss kører i jeres egen cloud-konto eller på jeres egne servere, og de nuværende matcher hostede modeller på mange forretningsopgaver. Vi dimensionerer hardwaren ud fra jeres volumener og måler kvaliteten mod den hostede mulighed.

Hvor mange data kræver finjustering?

Til et format eller en tone er nogle hundrede til nogle tusinde gode eksempler ofte nok med LoRA. Et nyt domæne eller en ny færdighed kræver flere. Vi starter med det, I har, måler og tilføjer data, hvor evalueringen viser huller.

Hvor hurtigt kan LLM-ingeniører starte?

Når den rette LLM-ingeniør er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.

Hvordan ansætter vi LLM-ingeniører gennem BigTree108?

Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.

Hvem ejer det arbejde, de producerer?

Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.

Har I brug for en model af jeres egen?

Fortæl os om opgaven, de data, I har, og hvor modellen skal køre. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan for en evaluering, et hardwareoverslag eller kandidatprofiler.

Skriv til hello@bigtree108.com Sådan svarer vi