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Services de déploiement de LLM privés et de fine-tuning

Services de LLM privés et de fine-tuning : modèles à poids ouverts comme Llama, Mistral, Qwen, Gemma et gpt-oss adaptés à vos données par fine-tuning avec LoRA, distillés en modèles plus petits et moins chers, et servis dans votre propre cloud ou sur vos propres serveurs avec vLLM ou SGLang, fine-tuning hébergé via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock et Google Cloud, ainsi que les données d’entraînement et l’évaluation qui les accompagnent, avec des ingénieurs LLM dédiés à votre équipe ou un projet livré de bout en bout.

Fine-tuning et travaux sur les modèles que nous prenons en charge

  • Fine-tuning de modèles à poids ouverts

    Fine-tuning supervisé avec LoRA ou QLoRA dans Hugging Face TRL, Unsloth ou Axolotl, et réglage des préférences avec DPO, pour un ton, un format ou un domaine que le modèle de base maîtrise mal.

  • Distillation vers des modèles plus petits

    Le comportement d’un grand modèle sur votre tâche transmis à un petit modèle qui répond plus vite et coûte une fraction du prix par requête, mesuré face au grand modèle sur votre jeu d’évaluation.

  • Fine-tuning hébergé

    Fine-tuning via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock ou Google Cloud lorsque vous préférez un modèle managé, les données d’entraînement et l’évaluation restant entre vos mains.

  • Déploiement de LLM privés

    Modèles à poids ouverts servis avec vLLM ou SGLang sur des GPU de votre compte Azure, AWS ou Google Cloud, ou sur votre propre matériel, derrière une API compatible avec celle que vos applications appellent déjà.

  • Quantification et coût d’inférence

    Modèles quantifiés et traités par lots pour votre matériel, avec débit, latence et coût pour mille requêtes mesurés avant et après.

  • Préparation des données d’entraînement

    Exemples recueillis à partir de vos documents, de vos journaux et de vos experts, nettoyés, dédoublonnés, débarrassés des données personnelles et annotés, avec des exemples synthétiques générés et vérifiés là où les exemples réels manquent.

  • Évaluation

    Un jeu de test mis de côté et des scores propres à la tâche, convenus avant l’entraînement : un modèle issu du fine-tuning doit battre le modèle de base et l’alternative hébergée avant d’être mis en production.

  • Adaptation à une langue et à un domaine

    Des modèles adaptés à une langue, comme l’ukrainien, ou au vocabulaire du droit, de la médecine, de la finance ou de votre produit, là où les modèles généralistes montrent leurs limites.

  • Pipelines de réentraînement

    Données, entraînements et versions de modèles suivis dans MLflow ou Weights & Biases : le prochain fine-tuning devient une exécution de pipeline plutôt qu’un projet.

Recruter des ingénieurs LLM

  • ingénieurs LLM dédiés

    Des Ingénieurs LLM qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent avec vos outils et votre processus, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.

  • Projets de Fine-tuning de LLM

    Un lot défini de fine-tuning de LLM, avec un périmètre, un plan arrêté et un responsable nommé de notre côté, qui porte le résultat et rend compte de l’avancement dans vos canaux.

  • Prestation continue de fine-tuning de LLM

    Un service continu de Fine-tuning de LLM : les mêmes personnes chaque mois, un backlog que vous priorisez, et des heures visibles dans notre portail et sur la facture.

La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.

Qui intervient sur vos fine-tuning de LLM

  • Ingénieurs LLM et machine learning

    Fine-tuning, distillation et évaluation

  • Ingénieurs MLOps

    Infrastructure GPU et serving des modèles

  • Ingénieurs data

    Pipelines de données d’entraînement

  • Annotateurs de données

    Exemples annotés et relus

  • Ingénieurs Python et .NET

    Les applications qui appellent le modèle

Faire du fine-tuning quand les chiffres le justifient

Beaucoup de tâches se résolvent avec un modèle hébergé, un bon prompt et de la récupération. Le fine-tuning justifie son coût lorsque vous avez besoin d’un format ou d’un ton constant, d’un modèle plus petit et moins cher à grand volume, ou d’un modèle qui tourne là où vos données doivent rester. Nous testons d’abord les options moins coûteuses sur votre jeu d’évaluation, et nous faisons du fine-tuning lorsque les scores montrent l’écart.

Les données d’entraînement, les adaptateurs et les poids du modèle restent dans vos comptes, les données personnelles sont supprimées avant l’entraînement, et chaque version du modèle peut être rattachée aux données et aux paramètres qui l’ont produite.

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Questions sur les LLM privés et le fine-tuning

Faut-il faire du fine-tuning ou utiliser le RAG ?

Ils résolvent des problèmes différents. La récupération apporte au modèle des faits qu’il n’a pas et les maintient à jour ; le fine-tuning change le comportement du modèle : son format, son ton ou son habileté sur une tâche étroite. De nombreux systèmes utilisent les deux, et nous testons lequel fait progresser votre score d’évaluation avant que vous ne payiez un entraînement.

Peut-on exploiter un LLM sans envoyer de données à un fournisseur extérieur ?

Oui. Des modèles à poids ouverts comme Llama, Mistral, Qwen, Gemma et gpt-oss tournent dans votre propre compte cloud ou sur vos propres serveurs, et les modèles actuels égalent les modèles hébergés sur de nombreuses tâches métier. Nous dimensionnons le matériel à partir de vos volumes et mesurons la qualité par rapport à l’option hébergée.

De combien de données le fine-tuning a-t-il besoin ?

Pour un format ou un ton, quelques centaines à quelques milliers de bons exemples suffisent souvent avec LoRA. Un nouveau domaine ou une nouvelle compétence en demande davantage. Nous partons de ce que vous avez, mesurons, et ajoutons des données là où l’évaluation révèle des lacunes.

En combien de temps les ingénieurs LLM peuvent-ils démarrer ?

Lorsque le bon ingénieur LLM est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.

Comment recruter des ingénieurs LLM via BigTree108 ?

Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.

À qui appartient le travail qu’ils produisent ?

C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.

Besoin d’un modèle bien à vous ?

Indiquez-nous la tâche, les données dont vous disposez et l’endroit où le modèle doit tourner. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan d’évaluation, une estimation du matériel, ou des profils de candidats.

Écrire à hello@bigtree108.comComment nous répondons