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Servizi di deployment di LLM privati e fine-tuning

Servizi di LLM privati e fine-tuning: modelli open-weight come Llama, Mistral, Qwen, Gemma e gpt-oss sottoposti a fine-tuning sui dati aziendali con LoRA, distillati in modelli più piccoli ed economici e gestiti nel cloud dell’azienda o sui suoi server con vLLM o SGLang, fine-tuning in hosting tramite OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock e Google Cloud, e i dati di addestramento e la valutazione che ne stanno alla base, con ingegneri LLM dedicati per il Suo team o un progetto realizzato end to end.

Fine-tuning e lavoro sui modelli che prendiamo in carico

  • Fine-tuning di modelli open-weight

    Fine-tuning supervisionato con LoRA o QLoRA in Hugging Face TRL, Unsloth o Axolotl e preference tuning con DPO, per un tono, un formato o un dominio che il modello di base sbaglia.

  • Distillazione in modelli più piccoli

    Il comportamento di un modello grande sul Suo compito trasferito a uno piccolo che risponde più in fretta e costa una frazione per richiesta, misurato rispetto al modello grande sul Suo set di valutazione.

  • Fine-tuning in hosting

    Fine-tuning tramite OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock o Google Cloud quando si preferisce un modello gestito, con i dati di addestramento e la valutazione che restano nelle Sue mani.

  • Deployment di LLM privati

    Modelli open-weight serviti con vLLM o SGLang su GPU nel Suo account Azure, AWS o Google Cloud, o sul Suo hardware, dietro un’API compatibile con quella che le Sue applicazioni già richiamano.

  • Quantizzazione e costo dell’inferenza

    Modelli quantizzati e raggruppati in batch per il Suo hardware, con throughput, latenza e costo per mille richieste misurati prima e dopo.

  • Preparazione dei dati di addestramento

    Esempi raccolti da documenti, log ed esperti, ripuliti, deduplicati, privati dei dati personali ed etichettati, con esempi sintetici generati e controllati dove quelli reali scarseggiano.

  • Valutazione

    Un set di test riservato e punteggi specifici per il compito concordati prima dell’addestramento, così un modello sottoposto a fine-tuning deve battere il modello di base e l’alternativa in hosting prima del rilascio.

  • Adattamento a lingua e dominio

    Modelli adattati a una lingua, come l’ucraino, o al lessico del diritto, della medicina, della finanza o del Suo prodotto, dove i modelli generalisti non bastano.

  • Pipeline di riaddestramento

    Dati, esecuzioni di addestramento e versioni dei modelli tracciati in MLflow o Weights & Biases, così il prossimo fine-tuning è l’esecuzione di una pipeline e non un progetto.

Ingaggiare ingegneri LLM

  • ingegneri LLM dedicati

    Ingegneri LLM che entrano a tempo pieno nel Suo team, lavorano con i Suoi strumenti e il Suo processo e rispondono al Suo responsabile. Li intervista Lei; noi ci occupiamo del contratto ucraino, delle buste paga, della fatturazione e delle ferie.

  • Progetti di Fine-tuning di LLM

    Un’attività di Fine-tuning di LLM ben definita, con un perimetro, un piano fisso e un responsabile nominato da parte nostra che risponde del risultato e riferisce sull’avanzamento nei Suoi canali.

  • Fine-tuning di LLM su base continuativa

    Fine-tuning di LLM come servizio continuativo: le stesse persone ogni mese, un backlog di cui Lei stabilisce le priorità e ore che può vedere nel nostro portale e in fattura.

La pagina sul team dedicato spiega come gli specialisti entrano nel Suo team, e la pagina sull’outsourcing tratta la realizzazione di progetti, le prese in carico e il modo in cui fatturiamo.

Chi si occupa di Fine-tuning di LLM per Lei

  • Ingegneri LLM e machine learning

    Fine-tuning, distillazione e valutazione

  • Ingegneri MLOps

    Infrastruttura GPU e model serving

  • Data engineer

    Pipeline dei dati di addestramento

  • Annotatori di dati

    Esempi etichettati e rivisti

  • Ingegneri Python e .NET

    Le applicazioni che richiamano il modello

Fine-tuning quando lo dicono i numeri

Molti compiti si risolvono con un modello in hosting, un buon prompt e il recupero di informazioni. Il fine-tuning ripaga il suo costo quando servono un formato o un tono coerenti, un modello più piccolo ed economico su grandi volumi, oppure un modello che giri dove i dati devono restare. Prima proviamo le opzioni meno costose sul Suo set di valutazione e facciamo fine-tuning quando i punteggi mostrano il divario.

Dati di addestramento, adapter e pesi del modello restano nei Suoi account, i dati personali vengono rimossi prima dell’addestramento e ogni versione del modello è riconducibile ai dati e alle impostazioni che l’hanno prodotta.

Altri servizi di sviluppo AI che offriamo

Panoramica: Sviluppo AI

Domande su LLM privati e fine-tuning

Conviene fare fine-tuning o usare il RAG?

Risolvono problemi diversi. Il recupero fornisce al modello fatti che non possiede e li mantiene aggiornati; il fine-tuning cambia il comportamento del modello: il formato, il tono o la capacità in un compito ristretto. Molti sistemi usano entrambi e noi verifichiamo quale dei due fa muovere il punteggio di valutazione prima che si paghi l’addestramento.

Possiamo far funzionare un LLM senza inviare dati a un provider esterno?

Sì. I modelli open-weight come Llama, Mistral, Qwen, Gemma e gpt-oss girano nel Suo account cloud o sui Suoi server, e quelli attuali eguagliano i modelli in hosting su molti compiti aziendali. Dimensioniamo l’hardware in base ai Suoi volumi e misuriamo la qualità rispetto all’opzione in hosting.

Di quanti dati ha bisogno il fine-tuning?

Per un formato o un tono, con LoRA bastano spesso da poche centinaia a qualche migliaio di buoni esempi. Un nuovo dominio o una nuova competenza ne richiede di più. Partiamo dai dati disponibili, misuriamo e aggiungiamo dati dove la valutazione mostra lacune.

Con quale rapidità possono iniziare ingegneri LLM?

Quando è disponibile il profilo giusto per il ruolo di ingegnere LLM, l’avvio dipende soltanto dal Suo colloquio e dalla firma dell’NDA e della cessione della proprietà intellettuale. Altrimenti avviamo una ricerca, che di norma produce profili di candidati entro due o tre settimane, e nessuno inizia finché Lei non ha detto di sì.

Come ingaggiare ingegneri LLM tramite BigTree108?

Ci indichi il lavoro, il livello di seniority e l’impegno orario necessario. Le proponiamo una o due persone con i rispettivi profili, Lei le intervista come farebbe con una Sua assunzione e firma un unico contratto con BIG TREE 108 LLC, ricevendo una sola fattura al mese.

A chi appartiene il lavoro che producono?

A Lei. Ogni specialista ha un contratto firmato con BigTree108 che cede all’azienda tutto il lavoro prodotto, e il nostro accordo con Lei lo cede a sua volta. Codice, design e documenti vengono consegnati nei Suoi repository e strumenti, non conservati dove solo noi possiamo modificarli.

Le serve un modello proprio?

Ci indichi il compito, i dati di cui dispone e dove il modello deve girare. Riceverà una risposta entro un giorno lavorativo: un piano di valutazione, una stima dell’hardware oppure profili di candidati.

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