მიიღეთ წარმოებისთვის მზა, დახვეწილი LLM — GPT, LLaMA3, FALCON, AraBERT და სხვა — გაწვრთნილი თქვენს საკუთარ მონაცემებზე LoRA და QLoRA ტექნიკის გამოყენებით ლონდონში დაფუძნებული მონაცემთა მეცნიერის მიერ.
მე დავარეგულირებ დიდ ენობრივ მოდელს თქვენს მონაცემთა ნაკრებზე
დახვეწილი LLM მარტივი ერთი დავალებისთვის, წყაროს კოდითა და დოკუმენტაციით.
- კვლევა თქვენი ამოცანისთვის სწორი მოდელის არქიტექტურის შესახებ
- მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და მონაცემთა ნაკრების მომზადება
- მოდელის შექმნა და LoRA / QLoRA დახვეწა
- მოდელის ვალიდაცია და ტესტირება
- სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია
- მოდელის დოკუმენტაცია შედის
გაფართოებული დახვეწის ჩართულობა მეტი იტერაციებითა და გადასინჯვის რაუნდებით უფრო დახვეწილი შედეგისთვის.
- ყველაფერი ძირითადში
- უფრო ხანგრძლივი მიწოდების ვადა უფრო საფუძვლიანი ტრენინგისთვის
- 3 გადასინჯვის რაუნდები მოდელის კორექტირებისთვის
- შესაფერისია ზომიერად რთული ამოცანებისთვის ან უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრებისთვის
- სრული საწყისი კოდი და მოდელის დოკუმენტაცია
- მოდელის ვალიდაციისა და ტესტირების ანგარიში
სრული მოცულობის, მაღალი სირთულის დახვეწის პროექტი მაქსიმალური გადასინჯვებით და ყოვლისმომცველი მიწოდებით.
- ყველაფერი Boost-ში
- გაფართოებული 10-დღიანი ვადები რთული ან ფართომასშტაბიანი დახვეწისთვის
- 4 გადასინჯვის რაუნდი საფუძვლიანი დახვეწისთვის
- იდეალურია მოწინავე არქიტექტურებისთვის, მრავალენოვანი მოდელებისთვის ან დიდი მონაცემთა ნაკრებებისთვის
- სრული საწყისი კოდი და მოდელის სრული დოკუმენტაცია
- მოდელის დეტალური ვალიდაცია, ტესტირება და შესრულების შენიშვნები
მოითხოვეთ მორგებული შეთავაზება
შედით სისტემაში მორგებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა მოითხოვოთ პერსონალიზებული შეთავაზება ამ Zinner-ისგან.
შესვლა / რეგისტრაციადასვით შეკითხვა გაყიდვამდე
შედით სისტემაში შეკითხვის დასასმელად
პლატფორმის სპამის შესამცირებლად, გაყიდვამდე შეტყობინებების გაგზავნა მხოლოდ სისტემაში შესულ მომხმარებლებს შეუძლიათ.
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა პირდაპირ მიწეროთ ამ Zinner-ს.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში ამ Zinner-ისთვის შეტყობინების გასაგზავნად.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში პერსონალიზებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის.
შესვლა / რეგისტრაციაერთი შეხედვით
ძირითადი დეტალები ამ სერვისის შესახებ, რათა დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში. გენერირებულია Zinn Hub-ის მიერ და არა გამყიდველის მიერ.
ღირებულების პოზიცია
მხარდაჭერილი მოდელები
ოპტიმიზაციის ტექნიკა
მიწოდებადი პროდუქტები შედის
შესრულების დრო და შესწორებები
რას მიიღებთ
სრული აღწერა
თუ თქვენს ბიზნესს სჭირდება AI მოდელი, რომელიც რეალურად ესმის თქვენს დომენს, თქვენს ენას და თქვენს მონაცემებს — ზოგადი, მზა მოდელები უბრალოდ არ გამოდგება. დიდი ენის მოდელის (LLM) დახვეწა თქვენს კონკრეტულ მონაცემთა ნაკრებზე გარდაქმნის მძლავრ, მაგრამ ზოგადი დანიშნულების მოდელს ზუსტ ინსტრუმენტად, რომელიც შექმნილია თქვენი ზუსტი გამოყენების შემთხვევისთვის.
ეს სერვისი მოიცავს სრულყოფილ დაზუსტების პროცესს: საწყისი კვლევიდან და მონაცემთა წინასწარი დამუშავებიდან მოდელის შექმნამდე, ტრენინგამდე, ვალიდაციამდე და საფუძვლიან დოკუმენტაციამდე. თქვენ მიიღებთ სამუშაო საწყის კოდს და მოდელს, რომელიც მზად არის თქვენს პროექტში ინტეგრაციისთვის — და არა ბუნდოვან კონცეფციის დადასტურებას.
მხარდაჭერილი მოდელები მოიცავს GPT, LLaMA3, AraBERT, Arabic GPT-2, JAIS, FALCON, QWEN2.5, T5, BLOOM, mBART და სხვა. მიუხედავად იმისა, თქვენი პროექტი ინგლისურ, არაბულ თუ სხვა ენაზეა, აქ არის შესაფერისი არქიტექტურა.
დაზუსტების პროცესი იყენებს უახლეს პარამეტრულ-ეფექტურ ტექნიკას — LoRA (დაბალი რანგის ადაპტაცია) და QLoRA (კვანტიზებული LoRA) — რაც მკვეთრად ამცირებს მეხსიერების მოხმარებას და გამოთვლით ხარჯებს, ხოლო ინარჩუნებს მოდელის მაღალ შესრულებას. ეს ნიშნავს, რომ თქვენ სარგებლობთ მორგებული მოდელით ძვირადღირებული საწარმოს GPU ინფრასტრუქტურის საჭიროების გარეშე.
ყველა მონაცემი, რომელსაც თქვენ აზიარებთ, უსაფრთხოდ მუშავდება და მკაცრად კონფიდენციალურად ინახება მთელი ჩართულობის განმავლობაში. თქვენი საკუთრების მონაცემთა ნაკრებები და ბიზნეს ლოგიკა რჩება თქვენი.
აი, ზუსტად რას მოიცავს თითოეული დონე:
— კვლევა თქვენი ამოცანისთვის ყველაზე შესაფერისი მოდელის არქიტექტურის შესახებ
— მონაცემთა წინასწარი დამუშავება თქვენი მონაცემთა ნაკრების გასასუფთავებლად და სტრუქტურირებისთვის ტრენინგისთვის
— მოდელის შექმნა და კონფიგურაცია
— დახვეწა LoRA-ს ან QLoRA-ს გამოყენებით, საჭიროებისამებრ
— მოდელის ვალიდაცია და ტესტირება შესრულების დასადასტურებლად
— სრული საწყისი კოდი, რათა დამოუკიდებლად შეძლოთ მოდელის გადამზადება ან ადაპტირება
— მოდელის დოკუმენტაცია, რომელიც განმარტავს არქიტექტურის არჩევანს, ტრენინგის დეტალებს და გამოყენებას
ეს სერვისი იდეალურია ბიზნესებისა და დეველოპერებისთვის, რომლებიც ქმნიან მორგებულ ჩატბოტებს, დოკუმენტების გაგების სისტემებს, სენტიმენტების ანალიზის ინსტრუმენტებს, არაბულენოვან AI აპლიკაციებს, დომენის სპეციფიკურ ტექსტის გენერაციას, კლასიფიკაციის მილსადენებს და მსგავს NLP-ზე დაფუძნებულ პროდუქტებს.
Zinn Digital დაფუძნებულია ლონდონში, ინგლისში და თითოეულ პროექტს სპეციალისტის მონაცემთა მეცნიერების ექსპერტიზას სთავაზობს. ყოველი ჩართულობა იწყება საუბრით — გთხოვთ, დაგვიკავშირდეთ შეკვეთის ჩატის საშუალებით შეკვეთის განთავსებამდე ან მის შემდეგ, რათა დადასტურდეს ფარგლები და სამუშაო დაუყოვნებლად დაიწყოს.
Zinner ხარისხის გარანტია
ყველა Zinner განიხილება და მტკიცდება პლატფორმაზე გაწევრიანებამდე.
ყველა სერვისი მხარდაჭერილია ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ვალდებულებით.
თქვენი გადახდა დაცულია მანამ, სანამ არ დაამტკიცებთ შესრულებულ სამუშაოს.
პაკეტების შედარება
| ფუნქცია | ძირითადი | გაძლიერება | პრემიუმი |
|---|---|---|---|
| მიწოდების დრო | 3 დღეები | 5 დღეები | 10 დღეები |
| რევიზიები | 1 | 3 | 4 |
| კვლევა თქვენი ამოცანისთვის სწორი მოდელის არქიტექტურის შესახებ | ✓ | ✕ | ✕ |
| მონაცემთა წინასწარი დამუშავება და მონაცემთა ნაკრების მომზადება | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის შექმნა და LoRA / QLoRA დახვეწა | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის ვალიდაცია და ტესტირება | ✓ | ✕ | ✕ |
| სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია | ✓ | ✕ | ✕ |
| მოდელის დოკუმენტაცია შედის | ✓ | ✕ | ✕ |
| ყველაფერი Basic-ში | ✕ | ✓ | ✕ |
| უფრო ხანგრძლივი მიწოდების ვადა უფრო საფუძვლიანი ტრენინგისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| 3 შესწორების რაუნდები მოდელის კორექტირებისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| შესაფერისია ზომიერად რთული ამოცანებისთვის ან უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრებისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| სრული საწყისი კოდი და მოდელის დოკუმენტაცია | ✕ | ✓ | ✕ |
| მოდელის ვალიდაციისა და ტესტირების ანგარიში | ✕ | ✓ | ✕ |
| ყველაფერი Boost-ში | ✕ | ✕ | ✓ |
| გაფართოებული 10-დღიანი ვადები კომპლექსური ან ფართომასშტაბიანი დაზუსტებისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
| 4 გადასინჯვის რაუნდი საფუძვლიანი დახვეწისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
| იდეალურია მოწინავე არქიტექტურებისთვის, მრავალენოვანი მოდელებისთვის ან დიდი მონაცემთა ნაკრებებისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
| სრული საწყისი კოდი და მოდელის სრული დოკუმენტაცია | ✕ | ✕ | ✓ |
| მოდელის დეტალური ვალიდაცია, ტესტირება და შესრულების შენიშვნები | ✕ | ✕ | ✓ |
პორტფოლიო
გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.

დიდი ენობრივი მოდელის დახვეწა თქვენს მონაცემთა ნაკრებზე


დიდი ენობრივი მოდელის დახვეწა თქვენს მონაცემთა ნაკრებზე

დამატებითი ინფორმაცია
რატომ ამირჩიეთ მე
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ
იდეალურია
ხშირად დასმული კითხვები
გთხოვთ, დაგვიკავშირდეთ შეკვეთის ჩატის საშუალებით შეკვეთის განთავსებამდე, რათა მოკლედ აღწეროთ თქვენი პროექტი — დავალების ტიპი, თქვენი მონაცემთა ნაკრები და მოდელი, რომელიც გაქვთ მხედველობაში, ასეთის არსებობის შემთხვევაში. ეს უზრუნველყოფს სწორი დონის შერჩევას და მუშაობის დაწყებას შეძენისთანავე.
საერთო ფორმატები, როგორიცაა CSV, JSON, JSONL, ჩვეულებრივი ტექსტური ფაილები ან Excel-ის ცხრილები, ყველა მისაღებია. თუ არ ხართ დარწმუნებული, არის თუ არა თქვენი მონაცემები შესაფერისი, აღნიშნეთ ეს შეკვეთის ჩატში და მისი შეფასება შესაძლებელია მონაცემთა წინასწარი დამუშავების ეტაპზე.
მხარდაჭერილი მოდელები მოიცავს GPT, LLaMA3, AraBERT, Arabic GPT-2, JAIS, FALCON, QWEN2.5, T5, BLOOM, mBART და მსგავს არქიტექტურებს. თუ თქვენ გაქვთ კონკრეტული მოდელი, რომელიც არ არის ჩამოთვლილი, აცნობეთ ჩატში და მისი განხილვა შესაძლებელია.
დიახ. მონაცემთა კონფიდენციალურობა და საიდუმლოება პრიორიტეტულია. თქვენი მონაცემთა ნაკრებები და ნებისმიერი საკუთრების ბიზნეს ინფორმაცია, რომელსაც გააზიარებთ, უსაფრთხოდ იქნება დამუშავებული და არ გამჟღავნდება მესამე მხარისთვის.
თქვენ მიიღებთ დახვეწილი მოდელის წონებს ან საკონტროლო წერტილს, ტრენინგისთვის გამოყენებულ სრულ საწყის კოდს და მოდელის დოკუმენტაციას, რომელიც მოიცავს არქიტექტურულ გადაწყვეტილებებს, ტრენინგის კონფიგურაციას და მითითებებს, თუ როგორ უნდა გაუშვათ ან განათავსოთ მოდელი.
გადასინჯვა მოიცავს დაზუსტების მიდგომის, ჰიპერპარამეტრების ან მონაცემთა ნაკრების დამუშავების კორექტირებას თქვენი უკუკავშირის საფუძველზე საწყისი მიწოდების განხილვის შემდეგ. ცვლილებები, რომლებიც წარმოადგენს სრულიად ახალ ამოცანას ან არსებითად განსხვავებულ მონაცემთა ნაკრებს, არ შედის გადასინჯვის ფარგლებში.
შედეგები გაზიარებულია ღრუბლოვანი ბმულის (როგორიცაა ფაილების გაზიარების სერვისი) მეშვეობით შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით. მოდელის ფაილები შეიძლება იყოს დიდი, ამიტომ ეს ყველაზე პრაქტიკული მეთოდია. ფაილებზე წვდომისა და მათი გამოყენების ინსტრუქციები მოცემულია დოკუმენტაციაში.
ძირითადი შეფუთვა განკუთვნილია მარტივი, ერთჯერადი დავალების ზუსტი რეგულირებისთვის სუფთა, საშუალო ზომის მონაცემთა ნაკრებზე. Boost შესაფერისია, როდესაც გჭირდებათ მეტი უკუკავშირი და ოდნავ უფრო ხანგრძლივი სწავლების ფანჯარა. Premium შექმნილია რთული პროექტებისთვის, დიდი ან მრავალენოვანი მონაცემთა ნაკრებებისთვის, ან მოწინავე არქიტექტურებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ გაფართოებულ განვითარების დროს.
მომხმარებელთა შეფასებები
ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ
ძალიან სწრაფი და დამხმარე
ძალიან დეტალური ცოდნა
მე მქონდა სიამოვნება მემუშავა პროგრამისტთან მანქანური სწავლების პროექტზე და დარწმუნებით შემიძლია ვთქვა, რომ ის შესანიშნავი იყო. ის არის მაღალკვალიფიციური და ყველა კონცეფცია ნათლად ახსნა, რამაც უზრუნველყო, რომ ყველაფერი სრულად გამეგო. ის ძალიან გამოცდილია ამ სფეროში და არასოდეს მიშვებდა მასალის გაგების გარეშე. ის გამოცდილია და ყოველთვის ეფექტურად მუშაობს ვადებში. ის რეგულარულად მინიშნავდა შეხვედრებს ჩემთან ნაბიჯების ასახსნელად, პროგრესის გასაზიარებლად და იდეის თავიდანვე გასარკვევად. ის ნამდვილად შესანიშნავია და უაღრესად გირჩევთ მასთან მუშაობას. ეს არ იქნება ჩემი ბოლო თანამშრომლობა მასთან, ინშალა.
ძალიან სასარგებლო
მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.
კატეგორიები
Zinner-ის პოლიტიკა
მსგავსი Zinns

მე შევქმნი მორგებულ NLP და გენერაციულ AI გადაწყვეტილებებს თქვენი ბიზნესისთვის

მე შევქმნი და ავაშენებ გაძლიერებული სწავლის აგენტს თქვენი გამოყენების შემთხვევისთვის

მე ავაშენებ მანქანური სწავლების გამოსახულების კლასიფიკაციის ან კლასტერული მოდელს





