お客様のデータでトレーニングされたオーダーメイドの大規模言語モデルを手に入れましょう — データプライバシーの懸念がなく、サードパーティプラットフォームに依存しない、お客様のルールで動作するプライベートなドメイン固有のAIエキスパートです。
あなたのビジネスのためにカスタム大規模言語モデルを微調整します
準備されたデータセットに対する1回の微調整パス。ローカルセットアップ手順付きのすぐに実行可能なモデルとして提供されます。
- 提供されたデータセットでの単一の微調整実行
- ローカル展開に対応したモデルファイルを提供
- text-generation-webuiとの組み込み統合
- ステップバイステップのローカルPC/サーバーセットアップ手順
- リクエストに応じて API 経由の GPT-3.5 ファインチューニングと互換性あり
共同でのデータセット準備と洗練、その後の徹底的なファインチューニングにより、より強力で信頼性の高いモデルを実現します。
- エントリーティアのすべて
- 協調的なデータセット準備とクリーニング
- 要件に基づいたデータの洗練または作成
- 改善されたデータセットを活用したより深いファインチューニング
- 組み込みのテキスト生成WebUI統合
- ローカルセットアップ手順が含まれています
データセット作業、ファインチューニング、ウェブサイトまたはアプリへのモデルデプロイメント、および完全に注釈付きのソースコードを含む完全なエンドツーエンドサービス。
- スタンダードティアのすべて
- ウェブサイトまたはアプリケーションへのモデル展開
- オンプレミスハードウェアを持たない人向けのGPUホストセットアップが利用可能
- 詳細なインコードコメント付きの完全なソースコードが提供されます
- すぐに使える本番環境対応の統合
- チームが拡張できる保守可能なコードベース
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価値ポジション
モデルタイプ
データプライバシー
デプロイメントオプション
納期
受け取るもの
完全な説明
あなたのビジネスは、汎用AIモデルが持たない知識を持っています。それが独自のドキュメント、専門的な執筆スタイル、ニッチなドメイン語彙、または第三者のクラウドに送信できない機密クライアントデータであるかどうかにかかわらず、カスタムに微調整された大規模言語モデル(LLM)は、完全に制御できる展開可能なプライベートモデルでその専門知識を提供します。
このサービスは、お客様の要件に合わせて特別に調整された、プロフェッショナルに微調整されたLLMを提供します。既製のAIツールとは異なり、お客様のモデルは独自のデータセットでトレーニングされるため、汎用的なものではなく、お客様の分野の専門家となります。お客様のルールに完全に従って動作し、外部でホストすることを選択しない限り、データがお客様の環境から離れることはありません。
**受け取るもの**
すべての納品には、トレーニング済みモデルファイルと、ご自身のPCまたはサーバーでモデルをローカルで実行するための明確で簡単な手順が含まれています(互換性のあるハードウェアをお持ちの場合)。すべてのモデルには、広く使用されているオープンソースの推論インターフェースとのシームレスな操作のための組み込み統合が付属しており、すぐに稼働できます。
エントリーティアでは、お客様が提供するデータセットを使用して、1回の集中的なファインチューニングパスをカバーします。データがすでに適切に構造化されており、すぐに使用できる場合に最適です。
スタンダードティアでは、共同でのデータセットの準備と洗練が追加されます。生データのクリーンアップ、再構築、または補足が必要な場合、このティアにはその作業が含まれるため、ファインチューニングプロセスは真に強力で信頼性の高いモデルを生成します。
フルティアはさらに進み、スタンダードのすべてに加えて、モデルを独自のウェブサイトまたはアプリケーションに完全にデプロイし、完全な注釈付きソースコードを提供し、詳細なコード内コメントを付けて、開発チームが自信を持ってモデルを保守および拡張できるようにします。オンプレミスGPUハードウェアを持たないユーザー向けには、GPUホスティングプロバイダーへのデプロイもここで処理され、専用サーバーではなく秒単位の課金によりコストを抑えます。
**これは誰のためのものか**
このサービスは、ドメイン固有のAIアシスタント、独自のコンテンツでトレーニングされたモデル、ライティングスタイルレプリケーター、プライベートな内部知識ベース、または既存製品内の組み込みAI機能を必要とし、外部APIへの依存ではなく真のデータプライバシーを必要とする企業や開発者に適しています。
**この出品者を選ぶ理由**
Zinn Digitalは、AI/LLMのファインチューニングとブロックチェーン開発の両方にわたる専門的な経験をもたらします。作業は実用的で、本番環境に対応した提供に基づいています。概念実証ではなく、実際の統合手順を含む動作モデルを受け取ります。要件を確認し、最善のアプローチを合意するために、注文前に連絡を取ることを強くお勧めします。これにより、すべてのファインチューニング実行が確実にカウントされます。
Zinner クオリティ保証
すべての Zinner はプラットフォームに参加する前に審査・承認されます。
すべてのサービスは、当社の品質保証コミットメントによってサポートされています。
納品された作業を承認するまで、お客様の支払いは保護されます。
パッケージを比較
| 機能 | エントリー — シングルファインチューン | 標準 — データセット + ファインチューン | 完全 — デプロイ&ソースコード |
|---|---|---|---|
| 納期 | 7 日 | 14 日 | 21 日 |
| リビジョン | 0 | 0 | 0 |
| 提供されたデータセットに対する単一のファインチューニング実行 | ✓ | ✕ | ✕ |
| ローカル展開に対応したモデルファイル | ✓ | ✕ | ✕ |
| text-generation-webuiとの組み込み統合 | ✓ | ✕ | ✕ |
| ステップバイステップのローカルPC/サーバーセットアップ手順 | ✓ | ✕ | ✕ |
| リクエストに応じてAPIを介したGPT-3.5ファインチューニングと互換性あり | ✓ | ✕ | ✕ |
| エントリー層のすべて | ✕ | ✓ | ✕ |
| 協調的なデータセット準備とクリーニング | ✕ | ✓ | ✕ |
| 要件に基づいたデータの洗練または作成 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 改善されたデータセットを活用したより深い微調整 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 組み込みテキスト生成 webui 統合 | ✕ | ✓ | ✕ |
| ローカルセットアップ手順が含まれています | ✕ | ✓ | ✕ |
| スタンダードティアのすべて | ✕ | ✕ | ✓ |
| ウェブサイトまたはアプリケーションへのモデル展開 | ✕ | ✕ | ✓ |
| オンプレミスハードウェアをお持ちでない方向けにGPUホスト設定をご利用いただけます | ✕ | ✕ | ✓ |
| 詳細なコード内コメント付きの完全なソースコードが提供されます | ✕ | ✕ | ✓ |
| すぐに使用できる本番環境対応の統合 | ✕ | ✕ | ✓ |
| チームが拡張できる保守可能なコードベース | ✕ | ✕ | ✓ |
追加情報
私を選ぶ理由
使用しているツール
最適
よくある質問
はい、強くお勧めします。事前に簡単な会話をすることで、作業を開始する前にデータセット、ハードウェアの状況、最終目標が十分に理解され、ファインチューニングが可能な限り効果的になります。もし、リスト全体を注意深く読み、それがあなたの正確なニーズに合致していると確信し、特別な要件がない場合は、直接注文していただいても構いません。
エントリーティアでは、標準形式(JSONLなど)で準備されたデータセットを提供する必要があります。データが未加工、非構造化、またはゼロから構築する必要がある場合は、スタンダードまたはフルティアにサービスの一部としてデータセットの準備が含まれます。
すべてのモデルには、広く使用されているオープンソースインターフェースであるtext-generation-webui用の組み込み統合が付属しており、ローカルPCまたはサーバーにインストールして実行するための明確なステップバイステップの手順も含まれています。提供されたガイドに従うために高度な技術知識は必要ありません。
Fullティアにはグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)ホスティングプロバイダーへのデプロイが含まれており、独自のハードウェアを必要とせずに、アプリまたはウェブサイト経由でモデルにアクセスできます。多くのGPUホストは秒単位の課金を提供しているため、高額な専用サーバーコストにコミットされることはありません。
はい。OpenAI APIを介してGPT-3.5ベースモデルを微調整することは可能です。主な違いは、そのようなモデルがローカルで実行されるのではなく、彼らのプラットフォームを介してアクセスされることです。データプライバシーが主な懸念事項である場合は検討する価値があります。
一般的なモデルは広範な公開データでトレーニングされます。ファインチューニングされたモデルは、特定のドメイン、語彙、書き方、または知識ベースを学習し、ユースケースに対してはるかに正確で関連性の高いものになります。重要なのは、規制された環境や商業的に機密性の高い環境では非常に重要である、データが常に管理下にあることです。
モデルトレーニングの計算コストのため、どのティアにも修正は標準で含まれていません。したがって、各トレーニング実行から可能な限り最良の結果を得るためには、適切に構造化されたデータセット(エントリーティア)を提供するか、データセット準備段階(スタンダードティアおよびフルティア)で密接に協力することが重要です。
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