Vou ajustar fino, quantizar e destilar llms e vlms

Seu modelo de IA está custando demais para rodar ou não se comporta de forma consistente o suficiente. Ajuste fino, quantização e destilação resolvem ambos os problemas, tanto para modelos de linguagem quanto para modelos de visão e linguagem. Vou te dizer honestamente qual dessas soluções seu problema precisa.

O que você recebe:

• Ajuste fino apenas onde for a ferramenta certa, se prompting ou RAG resolverem mais barato, eu já aviso antes
• Ajuste fino LoRA/QLoRA em LLMs de peso aberto (Llama, Qwen, Mistral) e VLMs (Qwen-VL, LLaVA), a maioria dos trabalhos roda em um único GPU por alguns dólares em custo de computação
• Quantização (4-bit/8-bit) para reduzir o custo e a latência da inferência com perda mínima de qualidade
• Destilação de conhecimento: treine um modelo menor e mais barato para igualar suas chamadas caras de modelos de ponta em escala
• Avaliação incluída: métricas específicas para a tarefa, não apenas a perda de treinamento

Contexto: engenharia de ML em produção é um problema de custo/qualidade, não uma caixa de seleção.

Envie sua configuração atual e o ponto de dor de custo, e eu te direi o que realmente faz diferença.