Naar de inhoud
BigTree108

Diensten voor private LLM-implementatie en fine-tuning

Diensten voor private LLM’s en fine-tuning: open-weightmodellen zoals Llama, Mistral, Qwen, Gemma en gpt-oss, met LoRA gefinetuned op uw gegevens, gedistilleerd tot kleinere en goedkopere modellen en geserveerd in uw eigen cloud of op uw eigen servers met vLLM of SGLang, gehoste fine-tuning via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock en Google Cloud, en de trainingsgegevens en evaluatie daaromheen, met dedicated LLM-engineers voor uw team of een project dat van begin tot eind wordt opgeleverd.

Fine-tuning- en modelwerk dat wij oppakken

  • Open-weightmodellen finetunen

    Supervised fine-tuning met LoRA of QLoRA in Hugging Face TRL, Unsloth of Axolotl, en preference tuning met DPO, voor een toon, een formaat of een domein dat het basismodel verkeerd doet.

  • Distillatie naar kleinere modellen

    Het gedrag van een groot model op uw taak aangeleerd aan een klein model dat sneller antwoordt en per verzoek een fractie kost, gemeten tegen het grote model op uw evaluatieset.

  • Gehoste fine-tuning

    Fine-tuning via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock of Google Cloud wanneer u een beheerd model verkiest, met de trainingsgegevens en de evaluatie in uw eigen handen.

  • Private LLM-implementatie

    Open-weightmodellen geserveerd met vLLM of SGLang op GPU’s in uw Azure-, AWS- of Google Cloud-account, of op uw eigen hardware, achter een API die compatibel is met degene die uw applicaties al aanroepen.

  • Kwantisatie en inferentiekosten

    Modellen gekwantiseerd en gebatcht voor uw hardware, met doorvoer, latentie en kosten per duizend verzoeken gemeten van vóór en na.

  • Voorbereiding van trainingsgegevens

    Voorbeelden verzameld uit uw documenten, logs en experts, opgeschoond, ontdubbeld, ontdaan van persoonsgegevens en gelabeld, met synthetische voorbeelden gegenereerd en gecontroleerd waar echte schaars zijn.

  • Evaluatie

    Een achtergehouden testset en taakspecifieke scores die vóór de training zijn afgesproken, zodat een gefinetuned model het basismodel en het gehoste alternatief moet verslaan voordat het live gaat.

  • Aanpassing aan taal en domein

    Modellen aangepast aan een taal, zoals Oekraïens, of aan het vakjargon van recht, geneeskunde, financiën of uw product, waar algemene modellen tekortschieten.

  • Pipelines voor hertraining

    Gegevens, trainingsruns en modelversies bijgehouden in MLflow of Weights & Biases, zodat de volgende fine-tuning een pipelinerun is in plaats van een project.

LLM-engineers inhuren

  • Dedicated LLM-engineers

    LLM-engineers die fulltime bij uw team komen, in uw tools en volgens uw proces werken en aan uw lead rapporteren. U interviewt hen; wij dragen het Oekraïense contract, de salarisadministratie, de facturatie en het verlof.

  • Projecten voor LLM fine-tuning

    Een afgebakend project voor LLM fine-tuning met een scope, een vast plan en een vaste lead aan onze kant die het resultaat bewaakt en de voortgang in uw kanalen rapporteert.

  • LLM fine-tuning als doorlopende dienst

    Doorlopend LLM fine-tuning: elke maand dezelfde mensen, een backlog waarvan u de prioriteiten bepaalt, en uren die u in ons portaal en op de factuur kunt zien.

De pagina dedicated team legt uit hoe specialisten bij uw team komen, en de pagina outsourcing behandelt projectoplevering, overnames en hoe wij rekenen.

Wie zich met uw LLM fine-tuning bezighoudt

  • LLM- en machine-learningengineers

    Fine-tuning, distillatie en evaluatie

  • MLOps-engineers

    GPU-infrastructuur en modelserving

  • Data-engineers

    Pipelines voor trainingsgegevens

  • Data-annotators

    Gelabelde en gecontroleerde voorbeelden

  • Python- en .NET-engineers

    De applicaties die het model aanroepen

Fine-tunen wanneer de cijfers dat zeggen

Veel taken zijn op te lossen met een gehost model, een goede prompt en retrieval. Fine-tuning verdient zijn kosten terug wanneer u een consistent formaat of een consistente toon nodig heeft, een kleiner en goedkoper model op volume, of een model dat draait waar uw gegevens moeten blijven. Wij testen eerst de goedkopere opties op uw evaluatieset en finetunen wanneer de scores het verschil laten zien.

Trainingsgegevens, adapters en modelgewichten blijven in uw accounts, persoonsgegevens worden vóór de training verwijderd, en elke modelversie is te herleiden tot de gegevens en instellingen waarmee die is gemaakt.

Andere diensten voor AI-ontwikkeling die wij leveren

Overzicht van AI-ontwikkeling

Vragen over private LLM’s en fine-tuning

Moeten we fine-tunen of RAG gebruiken?

Ze lossen verschillende problemen op. Retrieval geeft een model feiten die het niet heeft en houdt ze actueel; fine-tuning verandert hoe het model zich gedraagt: zijn formaat, zijn toon of zijn vaardigheid in een smalle taak. Veel systemen gebruiken beide, en wij testen welke uw evaluatiescore verbetert voordat u voor training betaalt.

Kunnen we een LLM draaien zonder gegevens naar een externe aanbieder te sturen?

Ja. Open-weightmodellen zoals Llama, Mistral, Qwen, Gemma en gpt-oss draaien in uw eigen cloudaccount of op uw eigen servers, en de huidige evenaren gehoste modellen bij veel zakelijke taken. Wij dimensioneren de hardware op basis van uw volumes en meten de kwaliteit tegen de gehoste optie.

Hoeveel gegevens heeft fine-tuning nodig?

Voor een formaat of een toon zijn met LoRA enkele honderden tot enkele duizenden goede voorbeelden vaak genoeg. Een nieuw domein of een nieuwe vaardigheid vraagt meer. Wij beginnen met wat u heeft, meten en voegen gegevens toe waar de evaluatie hiaten laat zien.

Hoe snel kunnen LLM-engineers beginnen?

Als de juiste LLM-engineer beschikbaar is, hangt de start alleen af van uw interview en de NDA en IP-overdracht. Anders voeren wij een zoektocht uit, die doorgaans binnen twee tot drie weken kandidaatprofielen oplevert, en niemand begint voordat u ja hebt gezegd.

Hoe huren we LLM-engineers in via BigTree108?

Vertel ons over het werk, het senioriteitsniveau en de uren die u nodig hebt. Wij stellen een of twee mensen voor met hun profielen, u interviewt hen zoals u uw eigen medewerker zou interviewen, en u tekent één overeenkomst met BIG TREE 108 LLC en ontvangt één factuur per maand.

Wie is eigenaar van het werk dat zij opleveren?

U. Elke specialist heeft een getekend contract met BigTree108 dat alle werkresultaten aan het bedrijf toewijst, en onze overeenkomst met u draagt ze verder aan u over. Code, ontwerpen en documenten worden geleverd in uw eigen repositories en tools, en niet bewaard op een plek waar alleen wij ze kunnen wijzigen.

Heeft u een eigen model nodig?

Vertel ons de taak, de gegevens die u heeft en waar het model moet draaien. U krijgt binnen één werkdag antwoord: een plan voor een evaluatie, een hardwareschatting, of kandidaatprofielen.

E-mail hello@bigtree108.comHoe wij reageren