Hopp til innholdet
BigTree108

Tjenester for private LLM-løsninger og finjustering

Tjenester for private LLM-er og finjustering: open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma og gpt-oss finjustert på dataene deres med LoRA, destillert til mindre og rimeligere modeller, og servert i deres egen sky eller på egne servere med vLLM eller SGLang, driftet finjustering gjennom OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock og Google Cloud, og treningsdataene og evalueringen bak, med dedikerte LLM-ingeniører til teamet deres eller et prosjekt levert fra ende til ende.

Finjustering og modellarbeid vi tar på oss

  • Finjustering av open-weight-modeller

    Veiledet finjustering med LoRA eller QLoRA i Hugging Face TRL, Unsloth eller Axolotl, og preferansejustering med DPO, for en tone, et format eller et fagområde basismodellen får feil.

  • Destillering til mindre modeller

    En stor modells atferd på oppgaven deres lært bort til en liten som svarer raskere og koster en brøkdel per forespørsel, målt mot den store modellen på evalueringssettet deres.

  • Driftet finjustering

    Finjustering gjennom OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock eller Google Cloud når dere foretrekker en administrert modell, med treningsdataene og evalueringen i egne hender.

  • Drift av privat LLM

    Open-weight-modeller servert med vLLM eller SGLang på GPU-er i Azure-, AWS- eller Google Cloud-kontoen deres, eller på egen maskinvare, bak et API som er kompatibelt med det applikasjonene deres allerede kaller.

  • Kvantisering og inferenskostnad

    Modeller kvantisert og samlet i batcher for maskinvaren deres, med gjennomstrømning, ventetid og kostnad per tusen forespørsler målt før og etter.

  • Klargjøring av treningsdata

    Eksempler samlet fra dokumentene, loggene og ekspertene deres, renset, uten duplikater, fritatt for personopplysninger og merket, med syntetiske eksempler generert og kontrollert der ekte er knappe.

  • Evaluering

    Et testsett holdt utenfor treningen og oppgavespesifikke skårer avtalt før treningen, slik at en finjustert modell må slå basismodellen og det driftede alternativet før den tas i bruk.

  • Tilpasning til språk og fagområde

    Modeller tilpasset et språk, for eksempel ukrainsk, eller ordforrådet innen jus, medisin, finans eller produktet deres, der generelle modeller kommer til kort.

  • Pipelines for ny trening

    Data, treningskjøringer og modellversjoner fulgt opp i MLflow eller Weights & Biases, slik at neste finjustering er en pipelinekjøring og ikke et prosjekt.

Lei inn LLM-ingeniører

  • Dedikerte LLM-ingeniører

    LLM-ingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i verktøyene og prosessen deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.

  • Prosjekter innen LLM-finjustering

    En avgrenset del av LLM-finjustering med et omfang, en fast plan og en navngitt leder hos oss som eier resultatet og rapporterer fremdrift i kanalene deres.

  • Løpende LLM-finjustering

    LLM-finjustering som en løpende tjeneste: de samme menneskene hver måned, en backlog dere prioriterer, og timer dere kan se i portalen vår og på fakturaen.

Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.

Hvem som jobber med LLM-finjustering for dere

  • LLM- og maskinlæringsingeniører

    Finjustering, destillering og evaluering

  • MLOps-ingeniører

    GPU-infrastruktur og modellservering

  • Dataingeniører

    Pipelines for treningsdata

  • Dataannotatorer

    Merkede og gjennomgåtte eksempler

  • Python- og .NET-utviklere

    Applikasjonene som kaller modellen

Finjuster når tallene tilsier det

Mange oppgaver løses med en driftet modell, en god prompt og henting. Finjustering lønner seg når dere trenger et konsistent format eller en konsistent tone, en mindre og rimeligere modell i stort volum, eller en modell som kjører der dataene deres må bli. Vi tester de rimeligere alternativene på evalueringssettet deres først, og finjusterer når skårene viser forskjellen.

Treningsdata, adaptere og modellvekter blir i kontoene deres, personopplysninger fjernes før trening, og hver modellversjon kan spores til dataene og innstillingene som ga den.

Andre tjenester for KI-utvikling vi leverer

Oversikt: AI-utvikling

Spørsmål om private LLM-er og finjustering

Bør vi finjustere eller bruke RAG?

De løser ulike problemer. Henting gir en modell fakta den ikke har og holder dem oppdatert; finjustering endrer hvordan modellen oppfører seg: formatet, tonen eller ferdigheten i en snever oppgave. Mange systemer bruker begge, og vi tester hvilken som flytter evalueringsskåren deres før dere betaler for trening.

Kan vi kjøre en LLM uten å sende data til en ekstern leverandør?

Ja. Open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma og gpt-oss kjører i deres egen skykonto eller på egne servere, og dagens modeller står på høyde med driftede modeller på mange forretningsoppgaver. Vi dimensjonerer maskinvaren ut fra volumene deres og måler kvaliteten mot det driftede alternativet.

Hvor mye data trenger finjustering?

For et format eller en tone er noen hundre til noen tusen gode eksempler ofte nok med LoRA. Et nytt fagområde eller en ny ferdighet krever mer. Vi starter med det dere har, måler, og legger til data der evalueringen viser hull.

Hvor raskt kan LLM-ingeniører starte?

Når rett LLM-ingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.

Hvordan leier vi inn LLM-ingeniører gjennom BigTree108?

Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.

Hvem eier arbeidet de leverer?

Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.

Trenger dere en egen modell?

Fortell oss om oppgaven, dataene dere har og hvor modellen må kjøre. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan for en evaluering, et anslag på maskinvare eller kandidatprofiler.

E-post hello@bigtree108.com Slik svarer vi