Szerezzen be egy gyártásra kész, finomhangolt LLM-et – GPT, LLaMA3, FALCON, AraBERT és még sok más – saját adataira képzett, LoRA és QLoRA technikákat használva egy londoni adatszakértő által.
Finomhangolok egy nagy nyelvi modellt az Ön adatkészletén
Finomhangolt LLM egy egyszerű, egyetlen feladathoz, forráskóddal és dokumentációval.
- Kutatás a feladathoz megfelelő modellarchitektúráról
- Adat-előfeldolgozás és adatkészlet-előkészítés
- Modell létrehozása és LoRA / QLoRA finomhangolás
- Modell validálás és tesztelés
- Teljes forráskód átadva
- Modell dokumentáció mellékelve
Kiterjesztett finomhangolási elkötelezettség több iterációval és felülvizsgálati körrel a kifinomultabb eredmény érdekében.
- Minden az Alapcsomagban
- Hosszabb szállítási idő a alaposabb képzési futtatásokhoz
- 3 felülvizsgálati kör a modell beállításaihoz
- Mérsékelten összetett feladatokhoz vagy nagyobb adathalmazokhoz alkalmas
- Teljes forráskód és modell dokumentáció
- Modell validálási és tesztelési jelentés
Teljes körű, nagy komplexitású finomhangolási projekt maximális revíziókkal és átfogó szállítással.
- Minden a Boostban
- Meghosszabbított 10 napos határidő komplex vagy nagyszabású finomhangoláshoz
- 4 felülvizsgálati kör a alapos finomításhoz
- Ideális fejlett architektúrákhoz, többnyelvű modellekhez vagy nagy adatkészletekhez
- Átfogó forráskód és teljes modell dokumentáció
- Részletes modellvalidálás, tesztelés és teljesítményjegyzetek
Egyedi ajánlat kérése
Jelentkezzen be egyedi ajánlat kéréséhez
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy személyre szabott ajánlatot kérjen ettől a Zinnertől.
Bejelentkezés / RegisztrációElőzetes értékesítési kérdés feltevése
Jelentkezzen be kérdés feltevéséhez
A platformon történő spam csökkentése érdekében az előzetes értékesítési üzeneteket csak bejelentkezett felhasználók küldhetik el.
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy közvetlenül üzenjen ennek a Zinnernek.
Bejelentkezés / RegisztrációBejelentkezés szükséges
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy üzenetet küldjön ennek a Zinnernek.
Bejelentkezés / RegisztrációBejelentkezés szükséges
Hozzon létre egy ingyenes fiókot, vagy jelentkezzen be, hogy személyre szabott ajánlatot kérjen.
Bejelentkezés / RegisztrációÁttekintés
Főbb részletek erről a szolgáltatásról, hogy segítsen a döntésben. A Zinn Hub generálta, nem az eladó.
Értékpozíció
Támogatott modellek
Optimalizálási technika
Tartalmazott teljesítések
Átfutási idő és felülvizsgálatok
Amit kapni fog
Teljes leírás
Ha vállalkozásának olyan AI modellre van szüksége, amely valóban megérti a domainjét, a nyelvét és az adatait – az általános, polcról levehető modellek egyszerűen nem elegendőek. Egy nagy nyelvi modell (LLM) finomhangolása az Ön specifikus adatkészletén egy erőteljes, de általános célú modellt precíziós eszközzé alakít, amely pontosan az Ön felhasználási esetére készült.
Ez a szolgáltatás a teljes finomhangolási folyamatot lefedi: a kezdeti kutatástól és adat-előfeldolgozástól a modell létrehozásáig, betanításáig, validálásáig és alapos dokumentálásáig. Működő forráskódot és egy projektbe integrálható modellt kap – nem egy homályos koncepciót.
A támogatott modellek közé tartozik a GPT, LLaMA3, AraBERT, Arabic GPT-2, JAIS, FALCON, QWEN2.5, T5, BLOOM, mBART és még sok más. Akár angol, arab vagy más nyelven készül a projektje, itt található megfelelő architektúra.
A finomhangolási folyamat a legmodernebb, paraméter-hatékony technikákat – LoRA (Low-Rank Adaptation) és QLoRA (Quantised LoRA) – alkalmazza, amelyek drámaian csökkentik a memóriafogyasztást és a számítási költségeket, miközben megőrzik a modell magas teljesítményét. Ez azt jelenti, hogy egyedi képzésű modell előnyeit élvezheti drága vállalati GPU infrastruktúra nélkül.
Minden megosztott adatot biztonságosan kezelünk, és a teljes együttműködés során szigorúan bizalmasan tartunk. Az Ön saját adatkészletei és üzleti logikája az Öné marad.
Pontosan ezt tartalmazza minden szint:
— Kutatás a feladathoz legmegfelelőbb modellarchitektúra kiválasztásához
— Adat-előkészítés az adatkészlet tisztításához és strukturálásához a képzéshez
— Modell létrehozása és konfigurálása
— Finomhangolás LoRA vagy QLoRA használatával, szükség szerint
— Modell validálása és tesztelése a teljesítmény megerősítéséhez
— Teljes forráskód, hogy önállóan átképezhesse vagy adaptálhassa a modellt
— Modell dokumentáció, amely magyarázza az architektúra választásait, a képzési részleteket és a használatot
Ez a szolgáltatás ideális olyan vállalkozások és fejlesztők számára, akik egyedi chatbotokat, dokumentumértelmező rendszereket, hangulatelemző eszközöket, arab nyelvű AI alkalmazásokat, domain-specifikus szöveggenerálást, osztályozási pipeline-okat és hasonló NLP-vezérelt termékeket építenek.
A Zinn Digital londoni székhelyű, és minden projekthez speciális adattudományi szakértelmet biztosít. Minden megbízás egy beszélgetéssel kezdődik – kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megrendelési chaten keresztül a megrendelés leadása előtt vagy után, hogy a hatókör megerősíthető legyen, és a munka késedelem nélkül megkezdődhessen.
Zinner minőségi garancia
Minden Zinnert felülvizsgálunk és jóváhagyunk, mielőtt csatlakozna a platformhoz.
Minden szolgáltatásunkat minőségbiztosítási kötelezettségvállalásunk támasztja alá.
A kifizetés védett mindaddig, amíg Ön jóvá nem hagyja a leszállított munkát.
Csomagok összehasonlítása
| Funkció | Alap | Felturbóz | Prémium |
|---|---|---|---|
| Szállítási idő | 3 nap | 5 nap | 10 nap |
| Felülvizsgálatok | 1 | 3 | 4 |
| Kutatás a feladatához megfelelő modellarchitektúráról | ✓ | ✕ | ✕ |
| Adat-előfeldolgozás és adatkészlet-előkészítés | ✓ | ✕ | ✕ |
| Modellkészítés és LoRA / QLoRA finomhangolás | ✓ | ✕ | ✕ |
| Modell validálás és tesztelés | ✓ | ✕ | ✕ |
| Teljes forráskód szállítva | ✓ | ✕ | ✕ |
| Modell dokumentáció mellékelve | ✓ | ✕ | ✕ |
| Minden az Alapcsomagban | ✕ | ✓ | ✕ |
| Hosszabb szállítási idő az alaposabb képzési futtatásokhoz | ✕ | ✓ | ✕ |
| 3 felülvizsgálati kör a modell beállításaihoz | ✕ | ✓ | ✕ |
| Mérsékelten összetett feladatokhoz vagy nagyobb adathalmazokhoz alkalmas | ✕ | ✓ | ✕ |
| Teljes forráskód és modell dokumentáció | ✕ | ✓ | ✕ |
| Modell validálási és tesztelési jelentés | ✕ | ✓ | ✕ |
| Minden, ami a Boostban van | ✕ | ✕ | ✓ |
| Meghosszabbított 10 napos határidő komplex vagy nagyszabású finomhangoláshoz | ✕ | ✕ | ✓ |
| 4 felülvizsgálati kör a alapos finomításhoz | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ideális fejlett architektúrákhoz, többnyelvű modellekhez vagy nagy adatkészletekhez | ✕ | ✕ | ✓ |
| Átfogó forráskód és teljes modell dokumentáció | ✕ | ✕ | ✓ |
| Részletes modell validálás, tesztelés és teljesítményjegyzetek | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfólió
Példák az eladó munkájára, amely ehhez a Zinnhez kapcsolódik.

Nagy nyelvi modell finomhangolása az Ön adatkészletén


Nagy nyelvi modell finomhangolása az Ön adatkészletén

Extra információk
Miért válasszon engem?
Általam használt eszközök
Tökéletes
Gyakran Ismételt Kérdések
Kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megrendelési chaten keresztül, mielőtt leadná megrendelését, hogy röviden leírja projektjét – a feladat típusát, az adatkészletét és az esetlegesen elképzelt modellt. Ez biztosítja a megfelelő szint kiválasztását, és a munka azonnal megkezdődhet a vásárlás után.
Az olyan gyakori formátumok, mint a CSV, JSON, JSONL, egyszerű szöveges fájlok vagy Excel táblázatok, mind elfogadhatóak. Ha nem biztos abban, hogy adatai megfelelőek-e, említse meg a rendelési chatben, és az adatok előfeldolgozási szakaszában felmérhető.
A támogatott modellek közé tartozik a GPT, LLaMA3, AraBERT, Arabic GPT-2, JAIS, FALCON, QWEN2.5, T5, BLOOM, mBART és hasonló architektúrák. Ha van egy konkrét modellje, amely nem szerepel a listán, jelezze a chatben, és megbeszélhető.
Igen. Az adatvédelem és a titoktartás prioritás. Az Ön adatkészleteit és minden megosztott üzleti információt biztonságosan kezelünk, és harmadik félnek nem adjuk ki.
Megkapja a finomhangolt modell súlyait vagy ellenőrzőpontját, a képzéshez használt teljes forráskódot és a modell dokumentációját, amely lefedi az architektúra döntéseit, a képzési konfigurációt, valamint útmutatást ad a modell futtatásához vagy telepítéséhez.
A felülvizsgálat magában foglalja a finomhangolási megközelítés, a hiperparaméterek vagy az adatkészlet kezelésének módosításait az Ön visszajelzései alapján az első szállítás áttekintése után. Azok a változtatások, amelyek teljesen új feladatot vagy lényegesen eltérő adatkészletet jelentenek, kívül esnek a felülvizsgálat hatókörén.
A kézbesítések felhőalapú linken (például fájlmegosztó szolgáltatáson) keresztül kerülnek megosztásra a megrendeléskezelőn keresztül. A modellfájlok nagyok lehetnek, ezért ez a legpraktikusabb módszer. A fájlok elérésére és használatára vonatkozó utasítások a dokumentációban találhatók.
Az alapcsomag egyenes, egyfeladatos finomhangolást biztosít tiszta, közepes méretű adathalmazon. A Boost akkor megfelelő, ha több oda-vissza kommunikációra és valamivel hosszabb képzési időre van szüksége. A Premium komplex projektekhez, nagy vagy többnyelvű adathalmazokhoz, vagy kiterjesztett fejlesztési időt igénylő fejlett architektúrákhoz készült.
Vásárlói vélemények
Nézze meg, mit mondanak ügyfeleink erről a Zinnről
Nagyon gyors és segítőkész
Nagyon részletes tudás
Örömmel dolgoztam együtt egy programozóval egy gépi tanulási projekten, és magabiztosan mondhatom, hogy kiváló volt. Rendkívül tájékozott, és minden fogalmat világosan elmagyarázott, biztosítva, hogy mindent teljesen megértsek. Nagyon ügyes a területen, és soha nem engedett el anélkül, hogy megértettem volna az anyagot. Tapasztalt, és mindig hatékonyan dolgozik a határidőkön belül. Rendszeresen tartott velem megbeszéléseket, hogy elmagyarázza a lépéseket, megossza a haladást, és tisztázza az ötletet a kezdetektől fogva. Valóban kiváló, és nagyon ajánlom vele való együttműködést. Ez nem lesz az utolsó alkalom, hogy vele dolgozom, inshallah.
Nagyon hasznos
Csak bejelentkezett ügyfelek, akik megvásárolták ezt a terméket, hagyhatnak véleményt.
Kategóriák
Zinner irányelvek
Kapcsolódó Zinns

Valós idejű arcfelismerő és érzelemfelismerő Python alkalmazást építek

Egyedi számítógépes látás és mélytanulási megoldást építek Pythonban






