Vou ser seu engenheiro de IA para ajustar modelos de NLP do Hugging Face

Conversar antes nos permite avaliar seu conjunto de dados, esclarecer os requisitos de precisão e recomendar a melhor arquitetura de modelo transformer para seu orçamento antes de qualquer compromisso.

A gente ajusta modelos para classificação de texto, reconhecimento de entidades nomeadas (NER), análise de sentimento, resposta a perguntas, sumarização, busca semântica e geração de chat em domínio personalizado.

A gente suporta BERT, RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT, T5, BART, além de LLMs causais como LLaMA 3, Mistral, Gemma e Falcon usando fine-tuning padrão, PEFT, LoRA e QLoRA.

Você pode fornecer seus dados em formato CSV, JSON, JSONL ou Parquet. Se seus dados estiverem não tratados, podemos estruturá-los e limpá-los como parte do escopo do seu projeto.

O custo de computação para treinamento (Google Colab Pro, RunPod, AWS EC2 ou Lambda Labs) e hospedagem de produção é pago diretamente por você em suas próprias contas para garantir total privacidade e propriedade dos dados.

Entregamos os pesos do checkpoint do modelo salvo, arquivos de configuração, tokenizer, um push privado para o Hugging Face Hub (opcional) e scripts de inferência em Python limpos ou um serviço FastAPI containerizado.

Sim. Podemos exportar e quantizar seu modelo para formatos 4-bit, 8-bit, ONNX ou GGUF para que você possa rodar inferência de alta vazão em CPUs econômicas ou instâncias com GPU única.

Revisões envolvem ajustes de hiperparâmetros, otimização de perda e depuração dos scripts de inferência para garantir que seu modelo atenda aos critérios de avaliação combinados.

Assinamos NDAs padrão mediante solicitação e podemos realizar o treinamento diretamente na sua nuvem privada segura ou instância dedicada de GPU, sem reter cópias locais.

Sim. Nosso pacote Premium inclui 14 dias de suporte após a entrega, e oferecemos contratos de manutenção dedicados para re-treinamento contínuo e integração completa de API.