귀하의 데이터로 훈련된 맞춤형 대규모 언어 모델을 얻으세요. 데이터 개인 정보 보호 문제나 타사 플랫폼에 대한 의존 없이 귀하의 규칙에 따라 실행되는 비공개 도메인별 AI 전문가입니다.
귀사를 위한 맞춤형 대규모 언어 모델을 미세 조정해 드립니다.
준비된 데이터셋에 대한 한 번의 미세 조정 패스, 로컬 설정 지침과 함께 실행 가능한 모델로 제공됩니다.
- 제공된 데이터 세트에 대한 단일 미세 조정 실행
- 로컬 배포 준비 완료된 모델 파일 제공
- 텍스트 생성 웹UI와의 기본 제공 통합
- 단계별 로컬 PC/서버 설정 지침
- 요청 시 API를 통한 GPT-3.5 미세 조정과 호환
협력적 데이터셋 준비 및 개선, 그 후 더 강력하고 신뢰할 수 있는 모델을 위한 철저한 미세 조정.
- Entry 티어의 모든 것
- 협업 데이터셋 준비 및 정리
- 요구사항에 따른 데이터 정제 또는 생성
- 개선된 데이터셋을 활용한 심층적인 미세 조정
- 내장 텍스트 생성 웹UI 통합
- 로컬 설정 지침 포함
데이터셋 작업, 미세 조정, 웹사이트 또는 앱으로의 모델 배포, 완전히 주석이 달린 소스 코드를 포함한 완전한 엔드투엔드 서비스입니다.
- 표준 티어의 모든 기능
- 귀하의 웹사이트 또는 애플리케이션에 모델 배포
- 온프레미스 하드웨어가 없는 사용자를 위한 GPU 호스트 설정 가능
- 자세한 인코드 주석과 함께 제공되는 전체 소스 코드
- 즉시 사용 가능한 프로덕션 준비 통합
- 팀이 확장할 수 있는 유지보수 가능한 코드베이스
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이 서비스에 대한 주요 정보로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다. Zinn Hub에서 생성됨, 판매자가 아님.
가치 위치
모델 유형
데이터 프라이버시
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전체 설명
귀사의 비즈니스는 일반적인 AI 모델이 보유하지 않은 지식을 가지고 있습니다. 독점 문서, 전문적인 글쓰기 스타일, 틈새 도메인 어휘 또는 제3자 클라우드로 보낼 수 없는 기밀 클라이언트 데이터 등, 맞춤형 미세 조정된 대규모 언어 모델(LLM)은 귀하가 완전히 제어하는 배포 가능한 비공개 모델에서 해당 전문 지식을 제공합니다.
이 서비스는 귀하의 요구 사항에 맞춰 특별히 제작된 전문적으로 미세 조정된 LLM을 제공합니다. 기성 AI 도구와 달리 귀하의 모델은 귀하의 데이터 세트로 훈련되어 일반 전문가가 아닌 귀하 분야의 전문가가 됩니다. 외부 호스팅을 선택하지 않는 한 데이터가 귀하의 환경을 벗어나지 않고 귀하의 규칙에 따라 전적으로 작동합니다.
**받는 것**
모든 딜리버리에는 훈련된 모델 파일과 함께 자체 PC 또는 서버에서 로컬로 모델을 실행하기 위한 명확하고 간단한 지침(호환 가능한 하드웨어가 있는 경우)이 포함됩니다. 모든 모델은 널리 사용되는 오픈 소스 추론 인터페이스와 원활하게 작동하도록 내장된 통합 기능을 제공하므로 즉시 실행할 수 있습니다.
Entry 계층은 제공하는 데이터 세트를 사용한 단일의 집중된 미세 조정 패스를 포함합니다. 데이터가 이미 잘 구조화되어 있고 준비된 경우에 이상적입니다.
Standard 티어는 협업 데이터셋 준비 및 개선 기능을 추가합니다. 원시 데이터에 정리, 재구성 또는 보충이 필요한 경우, 이 티어에는 해당 작업이 포함되어 미세 조정 프로세스가 진정으로 강력하고 신뢰할 수 있는 모델을 생성하도록 합니다.
Full 티어는 더 나아가 Standard의 모든 것을 포함하며, 모델을 자신의 웹사이트 또는 애플리케이션에 완전히 배포하고, 완전한 주석이 달린 소스 코드를 제공하며, 개발 팀이 자신 있게 모델을 유지 관리하고 확장할 수 있도록 상세한 코드 내 주석을 제공합니다. 온프레미스 GPU 하드웨어가 없는 경우, GPU 호스팅 제공자로의 배포도 여기서 처리됩니다. 전용 서버 대신 초당 청구를 통해 비용을 절감할 수 있습니다.
**대상**
이 서비스는 도메인별 AI 비서, 독점 콘텐츠로 훈련된 모델, 글쓰기 스타일 복제기, 비공개 내부 지식 기반 또는 기존 제품 내에 내장된 AI 기능이 필요하며 외부 API에 의존하는 대신 진정한 데이터 프라이버시를 요구하는 기업 및 개발자에게 적합합니다.
**이 판매자를 선택하는 이유**
Zinn Digital은 AI/LLM 미세 조정 및 블록체인 개발을 아우르는 전문적인 경험을 제공합니다. 이 작업은 실용적이고 생산 준비가 된 결과물에 기반을 두고 있습니다. 즉, 개념 증명이 아닌 실제 통합 지침이 포함된 작동 모델을 받게 됩니다. 요구 사항을 확인하고 최상의 접근 방식을 합의하여 모든 미세 조정 실행이 중요하도록 주문 전에 연락하는 것이 강력히 권장됩니다.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 초급 — 단일 미세 조정 | 표준 — 데이터 세트 + 미세 조정 | 전체 — 배포 및 소스 코드 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 7일 | 14일 | 21일 |
| 수정 | 0 | 0 | 0 |
| 제공된 데이터 세트에 대한 단일 미세 조정 실행 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 로컬 배포 준비 완료된 모델 파일 제공 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 텍스트 생성 webui와의 내장 통합 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 단계별 로컬 PC/서버 설정 지침 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 요청 시 API를 통한 GPT-3.5 미세 조정과 호환 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 엔트리 등급의 모든 것 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 협업 데이터셋 준비 및 정제 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 요구 사항에 따른 데이터 정제 또는 생성 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 개선된 데이터셋을 활용한 더 깊은 미세 조정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 내장된 텍스트 생성 웹 UI 통합 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 로컬 설정 지침 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 스탠다드 등급의 모든 것 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 웹사이트 또는 애플리케이션에 모델 배포 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 온프레미스 하드웨어가 없는 사용자를 위한 GPU 호스트 설정 가능 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 상세한 코드 내 주석이 포함된 완전한 소스 코드 제공 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 즉시 사용 가능한 생산 준비 통합 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 팀이 확장할 수 있는 유지보수 가능한 코드베이스 | ✕ | ✕ | ✓ |
추가 정보
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완벽한 대상
자주 묻는 질문
예 — 강력히 권장됩니다. 미리 간단한 대화를 나누면 데이터셋, 하드웨어 상황, 최종 목표를 잘 이해한 후 미세 조정 실행이 최대한 효과적으로 진행됩니다. 전체 리스팅을 주의 깊게 읽었고 정확한 요구 사항과 일치한다고 확신하며 특별한 요구 사항이 없다면 직접 주문할 수 있습니다.
Entry 등급의 경우 표준 형식(예: JSONL)으로 준비된 데이터셋을 제공해야 합니다. 데이터가 원시적이거나 구조화되지 않았거나 처음부터 구축해야 하는 경우 Standard 또는 Full 등급에는 서비스의 일부로 데이터셋 준비가 포함됩니다.
모든 모델은 널리 사용되는 오픈소스 인터페이스인 text-generation-webui를 위한 내장 통합과 함께 제공되며, 로컬 PC 또는 서버에 설치하고 실행하기 위한 명확한 단계별 지침이 포함되어 있습니다. 제공된 가이드를 따르기 위해 고급 기술 지식이 필요하지 않습니다.
Full 티어에는 GPU 호스팅 제공자에 배포가 포함되어 있어 자신의 하드웨어가 필요 없이 앱이나 웹사이트를 통해 모델에 액세스할 수 있습니다. 많은 GPU 호스트는 초당 청구를 제공하므로 비용이 많이 드는 전용 서버 비용에 약정할 필요가 없습니다.
네. OpenAI API를 통한 GPT-3.5 기본 모델 미세 조정이 가능합니다. 주요 차이점은 이러한 모델이 로컬에서 실행되는 대신 해당 플랫폼을 통해 액세스된다는 것입니다 — 데이터 개인정보 보호가 주요 관심사인 경우 고려할 가치가 있습니다.
일반 모델은 광범위한 공개 데이터로 학습됩니다. 미세 조정된 모델은 특정 도메인, 어휘, 작성 스타일 또는 지식 기반을 학습하므로 사용 사례에 훨씬 더 정확하고 관련성이 높습니다. 중요한 것은 데이터가 제어 범위를 벗어날 필요가 없다는 것이며, 이는 규제되거나 상업적으로 민감한 환경에서 매우 중요합니다.
모델 훈련의 계산 비용으로 인해 수정 사항은 모든 티어에서 표준으로 포함되지 않습니다. 따라서 각 훈련 실행에서 최상의 결과를 얻기 위해 잘 구조화된 데이터 세트(Entry 티어)를 제공하거나 데이터 세트 준비 단계(Standard 및 Full 티어)에서 긴밀하게 협력하는 것이 중요합니다.
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