귀하의 도메인에 맞게 미세 조정된 Llama 3, GPT 또는 Hugging Face 모델을 구축하세요. 텍스트 생성, 요약, 분류 또는 클라우드 배포를 통한 완전한 AI 에이전트 개발이 가능합니다.
귀사를 위한 맞춤형 AI 모델을 미세 조정하고 배포해 드립니다.
전체 소스 코드 및 데이터셋 준비를 통해 귀하의 도메인에 맞게 미세 조정된 Llama 3 모델.
- 미세 조정된 Llama 3 모델 (텍스트 생성, 요약 또는 분류)
- 제공된 자료에서 데이터셋 준비
- 전체 소스 코드 포함
- 전체에 걸친 상세한 코드 주석
- 2 수정
Starter의 모든 기능과 클라우드에 모델 배포 기능이 포함되어 AI가 프로덕션 준비 완료됩니다.
- 미세 조정된 Llama 3 모델 (텍스트 생성, 요약 또는 분류)
- 제공된 자료에서 데이터셋 준비
- 상세한 코드 주석이 포함된 전체 소스 코드
- AWS, Google Cloud 또는 선호하는 플랫폼으로 모델 배포
- 확장 가능한 프로덕션 준비 설정
- 3 수정
전체 범위 AI 솔루션: 미세 조정된 모델, 클라우드 배포, 더 복잡한 빌드를 위한 확장된 배송 기간.
- 복잡하거나 더 큰 도메인 요구 사항을 위한 미세 조정된 Llama 3 모델
- 제공된 자료에서 데이터셋 준비
- 상세한 코드 주석이 포함된 전체 소스 코드
- AWS, Google Cloud 또는 선호하는 플랫폼으로 모델 배포
- AI 에이전트, 챗봇 또는 다단계 워크플로우에 적합
- 4 수정
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가치 위치
Model Stack
기본 배송
소스 코드 포함
배포 옵션
받으실 내용
전체 설명
귀사의 비즈니스는 매일 데이터를 생성하고, 대화를 처리하며, 콘텐츠를 생산합니다. 일반적인 인터넷 텍스트가 아닌 귀사의 도메인에 대해 훈련된 올바른 AI 모델은 해당 작업을 자동화하고, 결과물을 선명하게 하며, 인력 추가 없이 확장할 수 있습니다. 이것이 바로 이 서비스가 제공하는 것입니다.
저희는 대규모 언어 모델(Llama 3, GPT 및 Hugging Face 모델)을 미세 조정하고 특정 사용 사례에 맞는 AI 에이전트 및 챗봇을 구축하는 데 특화되어 있습니다. 모든 솔루션은 맞춤형입니다. 기성 템플릿이나 일반적인 프롬프트는 없으며, 귀하의 데이터와 목표에 맞춰진 모델만 제공합니다.
**모든 계층에 포함되는 내용:**
- 귀하의 도메인에 맞게 미세 조정된 AI 모델 (텍스트 생성, 요약 또는 분류)
- 제공된 자료에서 데이터 세트 준비
- 상세하고 읽기 쉬운 주석이 포함된 전체 소스 코드 제공
- 요구 사항을 진정으로 충족하는 출력을 위한 수정
**우리가 구축하는 것:**
- 블로그 작성, 기사 생성, 요약 및 문서 분류를 위한 미세 조정된 Llama 3 모델
- 고객 지원 자동화, 데이터 추출 및 작업 처리를 위한 AI 에이전트
- 리드 생성 및 고객 서비스를 위한 GPT 및 Llama 3 기반 챗봇
- 자동 응답, 콘텐츠 생성 및 개인화된 마케팅 워크플로우를 위한 맞춤형 GPT 파이프라인
- AWS, Google Cloud 또는 선호하는 플랫폼에 클라우드 통합 및 배포 (Standard 티어 이상부터 포함)
**작동 방식:**
주문 후, 주문 채팅을 통해 도메인별 데이터셋과 명확한 브리핑을 보내주세요. 데이터셋을 준비하고, 모델을 미세 조정하고, 출력을 검증하고, 훈련된 모델과 함께 주석이 달린 소스 코드를 제공합니다. 조정이 필요한 경우, 포함된 수정 사항이 이를 처리합니다.
**이 서비스는 다음을 위한 것입니다:**
이 서비스는 AI를 애플리케이션에 내장하려는 제품 팀, 대규모 도메인별 생성이 필요한 마케팅 및 콘텐츠 팀, 사내 ML 엔지니어 없이도 고객 대면 대화 또는 내부 데이터 워크플로우를 자동화하려는 기업에 적합합니다.
**Zinn Digital을 선택해야 하는 이유:**
저희는 GPT, Llama 3 및 Hugging Face 생태계 전반에 걸쳐 실질적인 전문 지식을 갖춘 런던 기반 팀입니다. 실제로 유지 관리할 수 있는 깔끔하고 주석이 달린 코드를 작성하며, 프로젝트 전반에 걸쳐 명확하게 소통하여 납품 시 놀랄 일이 없도록 합니다.
어떤 계층이 당신의 프로젝트에 적합한지 확실하지 않으면, 주문하기 전에 대화를 시작하세요 — 올바르게 범위를 정하는 데 도움을 드리겠습니다.
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 | 스타터 | 표준 | 프리미엄 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 4일 | 6일 | 10일 |
| 수정 | 2 | 3 | 4 |
| 미세 조정된 Llama 3 모델 (텍스트 생성, 요약 또는 분류) | ✓ | ✓ | ✕ |
| 제공된 자료에서 데이터셋 준비 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 전체 소스 코드 포함 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 전반에 걸친 상세한 코드 주석 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 수정 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 자세한 코드 주석이 포함된 전체 소스 코드 | ✕ | ✓ | ✓ |
| AWS, Google Cloud 또는 선호하는 플랫폼에 모델 배포 | ✕ | ✓ | ✓ |
| 확장 가능한 프로덕션 준비 완료 설정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 3 수정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 복잡하거나 더 큰 도메인 요구 사항을 위한 미세 조정된 Llama 3 모델 | ✕ | ✕ | ✓ |
| AI 에이전트, 챗봇 또는 다단계 워크플로에 적합 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 4 수정 | ✕ | ✕ | ✓ |
추가 정보
나를 선택하는 이유
제가 사용하는 도구
완벽한 대상
자주 묻는 질문
네. 특정 도메인에 맞게 모델을 미세 조정하려면 도메인별 데이터(예: 기존 기사, 제품 설명, 지원 기록 또는 문서)가 필요합니다. 그 이후의 모든 데이터 세트 준비 및 형식 지정은 당사에서 처리합니다.
수정은 배송 후 피드백에 따른 모델의 동작, 출력 스타일 또는 구성의 조정을 포함합니다. 완전히 새로운 사용 사례나 핵심 작업의 변경(예: 작업이 시작된 후 요약에서 분류로 전환)은 포함되지 않습니다.
챗봇은 대화형 상호작용에 중점을 두며 고객 서비스나 리드 생성에 이상적입니다. AI 에이전트는 문서에서 데이터 추출, 입력 처리 또는 워크플로우의 작업 트리거와 같은 개별 작업을 자율적으로 수행합니다. 둘 다 이 서비스 내에서 구축할 수 있습니다.
AWS 및 Google Cloud를 지원하며, 인프라에 따라 다른 플랫폼과도 협력할 수 있습니다. 배포는 Standard 및 Premium 등급에 포함됩니다. 특정 플랫폼을 염두에 두고 있다면 브리핑을 보낼 때 언급해 주세요.
네. 배포가 포함된 경우(Standard 및 Premium 계층), 모델은 확장 가능한 프로덕션 준비 상태로 구성됩니다. Starter 계층은 귀사 또는 귀사 팀이 배포할 수 있도록 준비된 모델 및 소스 코드를 제공합니다.
간단한 텍스트 생성 미세 조정을 넘어서는 모든 것에 권장합니다. 간단한 대화를 통해 올바른 티어를 확인하고, 데이터셋 요구사항을 명확히 하며, 프로젝트의 배송 일정이 현실적인지 확인할 수 있습니다.
표준 미세 조정은 일반적으로 4~6일 내에 완료됩니다. 전체 AI 에이전트 또는 챗봇 구축, 또는 더 큰 데이터 세트가 있는 프로젝트는 10일 기간의 프리미엄 티어에서 처리하는 것이 좋습니다. 타임라인은 프로젝트 복잡도에 따라 달라질 수 있습니다. 마감일이 있으면 미리 논의하세요.
네. 모든 계층에 전체 소스 코드가 포함됩니다. 배송 후 결제가 확인되면 코드와 미세 조정된 모델은 귀사의 제품 및 워크플로우에서 사용할 수 있습니다.
고객 리뷰
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이 프리랜서와 함께 일하게 되어 기뻤고, 협업의 모든 측면에 깊은 인상을 받았습니다. 처음부터 끝까지 세부 사항에 대한 그들의 관심은 흠잡을 데 없었습니다. 프로젝트의 모든 부분이 정밀하고 세심하게 실행되었으며, 작업 요구 사항에 대한 강력한 이해와 품질에 대한 명확한 헌신을 보여주었습니다. 저는 그들을 강력히 추천합니다.
라울은 믿을 수 있는 전문가입니다. 그는 제시간에 배달하고, 필요한 대로 정확하게 작업을 완료하며, 과정 내내 마음의 평화를 줍니다. 강력히 추천합니다!
그와 함께 일하는 것이 정말 즐거웠습니다.
최종 제품은 미세 조정된 언어 모델이었으며, 결과에 매우 만족합니다. 프로젝트는 예정보다 앞서 완료되었으며, 복잡한 주제를 논의하기 위해 생산적인 화상 통화를 나누었습니다. 전반적으로 결과에 더할 나위 없이 만족합니다.
잘하셨습니다. 도와주셔서 감사합니다.
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