프라이빗 LLM 구축 및 파인튜닝 서비스

프라이빗 LLM 및 파인튜닝 서비스: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, gpt-oss 같은 오픈 웨이트 모델을 귀사의 데이터로 LoRA 파인튜닝하고, 더 작고 저렴한 모델로 증류하여, 귀사의 클라우드나 서버에서 vLLM 또는 SGLang으로 서빙합니다. OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Google Cloud의 호스팅 파인튜닝과 그 바탕이 되는 학습 데이터와 평가도 맡으며, 귀사 팀에 합류하는 전담 LLM 엔지니어 또는 프로젝트 전체를 맡아 납품하는 방식 중에서 선택하실 수 있습니다.

맡고 있는 파인튜닝 및 모델 업무

오픈 웨이트 모델 파인튜닝
기본 모델이 잘못 다루는 어조, 형식, 도메인에 맞춰 Hugging Face TRL, Unsloth, Axolotl에서 LoRA나 QLoRA로 지도 파인튜닝을 하고 DPO로 선호도 튜닝을 합니다.
더 작은 모델로의 증류
큰 모델이 귀사의 업무에서 보이는 동작을 작은 모델에 가르칩니다. 더 빠르게 답하고 요청당 비용은 일부에 불과하며, 귀사의 평가 세트에서 큰 모델과 비교해 측정합니다.
호스팅 파인튜닝
관리형 모델을 선호하실 때 OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Google Cloud를 통해 파인튜닝합니다. 학습 데이터와 평가는 귀사가 직접 관리합니다.
프라이빗 LLM 구축
귀사의 Azure, AWS, Google Cloud 계정의 GPU 또는 귀사의 하드웨어에서 vLLM이나 SGLang으로 오픈 웨이트 모델을 서빙합니다. 귀사의 애플리케이션이 이미 호출하는 API와 호환되는 API 뒤에 둡니다.
양자화와 추론 비용
모델을 귀사의 하드웨어에 맞게 양자화하고 배치 처리하며, 처리량, 지연 시간, 1,000건 요청당 비용을 전후로 측정합니다.
학습 데이터 준비
귀사의 문서, 로그, 전문가에게서 예시를 모아 정제하고, 중복을 제거하고, 개인정보를 제거하고, 라벨을 붙입니다. 실제 예시가 부족한 곳에서는 합성 예시를 생성하고 검증합니다.
평가
학습 전에 합의한 별도 테스트 세트와 작업별 점수를 사용하므로, 파인튜닝한 모델은 출시 전에 기본 모델과 호스팅 대안을 모두 앞서야 합니다.
언어 및 도메인 적응
범용 모델이 부족한 영역에서 우크라이나어 같은 특정 언어, 또는 법률, 의료, 금융, 귀사 제품의 어휘에 맞게 모델을 조정합니다.
재학습 파이프라인
데이터, 학습 실행, 모델 버전을 MLflow 또는 Weights & Biases로 추적하므로, 다음 파인튜닝은 별도 프로젝트가 아니라 파이프라인 실행 한 번으로 끝납니다.

LLM 엔지니어 채용

전담 LLM 엔지니어
귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 LLM 엔지니어 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.
LLM 파인튜닝 프로젝트
범위와 확정된 계획이 있는 LLM 파인튜닝 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.
지속적인 LLM 파인튜닝
지속적으로 제공하는 LLM 파인튜닝 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

LLM 파인튜닝 업무를 맡는 사람들

LLM 및 머신러닝 엔지니어
파인튜닝, 증류, 평가
MLOps 엔지니어
GPU 인프라와 모델 서빙
데이터 엔지니어
학습 데이터 파이프라인
데이터 라벨러
라벨링하고 검수한 예시
Python 및 .NET 엔지니어
모델을 호출하는 애플리케이션

수치가 말할 때 파인튜닝합니다

많은 작업은 호스팅 모델, 좋은 프롬프트, 검색으로 해결됩니다. 파인튜닝이 비용만큼의 값을 하는 경우는 일관된 형식이나 어조가 필요할 때, 대량 처리에서 더 작고 저렴한 모델이 필요할 때, 데이터가 머물러야 하는 곳에서 모델을 실행해야 할 때입니다. 당사는 더 저렴한 방법을 먼저 귀사의 평가 세트로 테스트하고, 점수에서 차이가 확인될 때 파인튜닝합니다.

학습 데이터, 어댑터, 모델 가중치는 귀사의 계정에 남고, 개인정보는 학습 전에 제거하며, 모든 모델 버전은 그것을 만든 데이터와 설정까지 추적할 수 있습니다.

제공하는 다른 AI 개발 서비스

AI 개발 개요

프라이빗 LLM과 파인튜닝 관련 질문

파인튜닝과 RAG 중 무엇을 써야 합니까?

둘은 서로 다른 문제를 해결합니다. 검색은 모델이 모르는 사실을 알려 주고 최신 상태로 유지합니다. 파인튜닝은 모델이 동작하는 방식, 즉 형식, 어조, 좁은 작업에서의 숙련도를 바꿉니다. 많은 시스템이 둘 다 사용하며, 당사는 학습 비용을 쓰기 전에 어느 쪽이 귀사의 평가 점수를 끌어올리는지 테스트합니다.

외부 제공업체에 데이터를 보내지 않고 LLM을 운영할 수 있습니까?

네. Llama, Mistral, Qwen, Gemma, gpt-oss 같은 오픈 웨이트 모델은 귀사의 클라우드 계정이나 서버에서 실행되며, 최신 모델은 많은 업무에서 호스팅 모델에 필적합니다. 하드웨어 규모는 귀사의 처리량을 기준으로 산정하고, 품질은 호스팅 대안과 비교해 측정합니다.

파인튜닝에는 데이터가 얼마나 필요합니까?

형식이나 어조라면 LoRA로 좋은 예시 수백 건에서 수천 건이면 충분한 경우가 많습니다. 새로운 도메인이나 기술에는 더 필요합니다. 가지고 계신 데이터로 시작해 측정하고, 평가에서 부족한 부분이 드러나는 곳에 데이터를 추가합니다.

LLM 엔지니어 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 LLM 엔지니어 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

LLM 엔지니어 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

귀사만의 모델이 필요하십니까?

작업, 보유한 데이터, 모델을 실행해야 하는 곳을 알려 주십시오. 1영업일 이내에 평가 계획, 하드웨어 견적, 또는 후보자 프로필을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com 응답 방식

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맡고 있는 파인튜닝 및 모델 업무

오픈 웨이트 모델 파인튜닝

더 작은 모델로의 증류

호스팅 파인튜닝