Hoppa till innehåll
BigTree108

Tjänster för privata LLM:er och finjustering

Tjänster för privata LLM:er och finjustering: open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma och gpt-oss finjusterade på er data med LoRA, destillerade till mindre och billigare modeller och körda i ert eget moln eller på era egna servrar med vLLM eller SGLang, hostad finjustering via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock och Google Cloud samt träningsdata och utvärdering bakom detta, med dedikerade LLM-ingenjörer till ert team eller ett projekt som levereras från början till slut.

Finjustering och modellarbete vi tar oss an

  • Finjustering av open-weight-modeller

    Övervakad finjustering med LoRA eller QLoRA i Hugging Face TRL, Unsloth eller Axolotl och preferensjustering med DPO, för ett tonläge, ett format eller en domän som basmodellen inte klarar.

  • Destillering till mindre modeller

    En stor modells beteende på er uppgift lärs in av en liten modell som svarar snabbare och kostar en bråkdel per förfrågan, mätt mot den stora modellen på ert utvärderingsset.

  • Hostad finjustering

    Finjustering via OpenAI, Microsoft Foundry, Amazon Bedrock eller Google Cloud när ni föredrar en hanterad modell, med träningsdata och utvärdering kvar i era händer.

  • Driftsättning av privata LLM:er

    Open-weight-modeller som körs med vLLM eller SGLang på GPU:er i ert konto hos Azure, AWS eller Google Cloud, eller på er egen hårdvara, bakom ett API som är kompatibelt med det som era applikationer redan anropar.

  • Kvantisering och inferenskostnad

    Modeller kvantiseras och batchas för er hårdvara, med genomströmning, latens och kostnad per tusen förfrågningar mätta före och efter.

  • Förberedelse av träningsdata

    Exempel samlas in från era dokument, loggar och experter, rensas, avdubbleras, befrias från personuppgifter och märks, med syntetiska exempel som genereras och kontrolleras där riktiga är sällsynta.

  • Utvärdering

    Ett undanhållet testset och uppgiftsspecifika mått som man kommit överens om före träningen, så att en finjusterad modell måste slå basmodellen och det hostade alternativet innan den levereras.

  • Anpassning till språk och domän

    Modeller som anpassas till ett språk, till exempel ukrainska, eller till vokabulären inom juridik, medicin, finans eller er produkt, där generella modeller inte räcker till.

  • Pipelines för omträning

    Data, träningskörningar och modellversioner spåras i MLflow eller Weights & Biases, så att nästa finjustering blir en pipelinekörning i stället för ett projekt.

Anlita LLM-ingenjörer

  • Dedikerade LLM-ingenjörer

    LLM-ingenjörer som går med i ert team på heltid, arbetar i era verktyg och er process och rapporterar till er teamledare. Ni intervjuar dem; vi står för det ukrainska avtalet, lönen, faktureringen och ledigheten.

  • Projekt inom LLM-finjustering

    En avgränsad insats inom LLM-finjustering med omfång, fast plan och en namngiven ledare hos oss som äger resultatet och rapporterar framsteg i era kanaler.

  • Löpande LLM-finjustering

    LLM-finjustering som löpande tjänst: samma personer varje månad, en backlog ni prioriterar och timmar ni kan se i vår portal och på fakturan.

Sidan om dedikerade team förklarar hur specialister går med i ert team, och sidan om outsourcing beskriver projektleverans, övertaganden och hur vi debiterar.

Vilka som arbetar med LLM-finjustering åt er

  • LLM- och maskininlärningsingenjörer

    Finjustering, destillering och utvärdering

  • MLOps-ingenjörer

    GPU-infrastruktur och driftsättning av modeller

  • Dataingenjörer

    Pipelines för träningsdata

  • Dataannotatörer

    Märkta och granskade exempel

  • Python- och .NET-utvecklare

    Applikationerna som anropar modellen

Finjustera när siffrorna säger det

Många uppgifter löses med en hostad modell, en bra prompt och retrieval. Finjustering tjänar in sin kostnad när ni behöver ett enhetligt format eller tonläge, en mindre och billigare modell i stor volym, eller en modell som körs där er data måste stanna. Vi testar de billigare alternativen på ert utvärderingsset först och finjusterar när resultaten visar skillnaden.

Träningsdata, adaptrar och modellvikter ligger kvar i era konton, personuppgifter tas bort före träningen och varje modellversion kan spåras till den data och de inställningar som gav upphov till den.

Andra tjänster för AI-utveckling som vi erbjuder

Översikt: AI-utveckling

Frågor om privata LLM:er och finjustering

Ska vi finjustera eller använda RAG?

De löser olika problem. Retrieval ger en modell fakta som den saknar och håller dem aktuella; finjustering ändrar hur modellen beter sig: dess format, dess tonläge eller dess skicklighet i en snäv uppgift. Många system använder båda, och vi testar vilken av dem som förbättrar ert utvärderingsresultat innan ni betalar för träning.

Kan vi köra en LLM utan att skicka data till en extern leverantör?

Ja. Open-weight-modeller som Llama, Mistral, Qwen, Gemma och gpt-oss körs i ert eget molnkonto eller på era egna servrar, och de aktuella matchar hostade modeller på många affärsuppgifter. Vi dimensionerar hårdvaran utifrån era volymer och mäter kvaliteten mot det hostade alternativet.

Hur mycket data kräver finjustering?

För ett format eller ett tonläge räcker några hundra till några tusen bra exempel ofta med LoRA. En ny domän eller färdighet kräver mer. Vi börjar med det ni har, mäter och lägger till data där utvärderingen visar brister.

Hur snabbt kan LLM-ingenjörer börja?

När rätt LLM-ingenjör finns tillgänglig styrs starten bara av er intervju samt NDA och IP-överlåtelse. Annars gör vi en sökning, som vanligtvis ger kandidatprofiler inom två till tre veckor, och ingen börjar förrän ni har sagt ja.

Hur anlitar vi LLM-ingenjörer via BigTree108?

Berätta om arbetet, senioriteten och de timmar ni behöver. Vi föreslår en eller två personer med deras profiler, ni intervjuar dem på samma sätt som ni skulle intervjua en egen anställning, och ni skriver under ett avtal med BIG TREE 108 LLC och får en faktura i månaden.

Vem äger arbetet de producerar?

Det gör ni. Varje specialist har ett undertecknat avtal med BigTree108 som överlåter allt arbetsresultat till bolaget, och vårt avtal med er överlåter det vidare. Kod, designer och dokument levereras in i era egna repositories och verktyg, inte på ett ställe där bara vi kan ändra dem.

Behöver ni en egen modell?

Berätta om uppgiften, den data ni har och var modellen ska köras. Ni får svar inom en arbetsdag: en plan för en utvärdering, en uppskattning av hårdvaran eller kandidatprofiler.

Skicka e-post till hello@bigtree108.com Så svarar vi