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Vou construir, ajustar finamente e implantar LLMs personalizados para seu negócio
Arquiteto de soluções IA
Ajudo empresas a transformar requisitos de IA em soluções escaláveis e prontas para produção. Trabalhando com as equipes de pesquisa e engenharia da BluBridge, apoio projetos em áreas como IA generati...
Sobre este Serviço
Modelos genéricos dão respostas genéricas. Vou ajustar um LLM de código aberto com seus dados para que ele fale seu idioma, siga seu formato e custe muito menos do que chamadas constantes à API.
Por que a BluBridge: somos uma equipe de pesquisa em IA de fronteira, não um simples executor de scripts. Construímos nossa própria estrutura de treinamento (C++/CUDA), compilador de ML e pipeline de dados, tudo publicado no arXiv. Somos membro do NVIDIA Inception e Parceiro de Consultoria da AWS.
O que você recebe:
- Ajuste fino de Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek e mais
- LoRA, QLoRA ou ajuste completo, escolhido de acordo com seu orçamento
- Limpeza, deduplicação e formatação de datasets
- Avaliação contra o modelo base no seu próprio conjunto de testes
- Modelos quantizados (GGUF, AWQ) para inferência mais barata
- Implantação com vLLM ou uma API privada (Premium)
- Código fonte completo e documentação
Escopo honesto: se RAG ou engenharia de prompt forem mais adequados do que ajuste fino, te aviso antes de você gastar um centavo.
Modelos básicos e padrão cobrem até 8B e datasets até 10 mil exemplos.
Por favor, me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para que eu possa revisar sua tarefa e seus dados e recomendar o pacote certo. Modelos maiores ou pipelines personalizados? Peça uma oferta personalizada.
Linguagem de Programação:
Python
•
C++
•
Pytorch
•
Outros
Estruturas e ferramentas para modelos de IA:
Tipo de dados:
Texto
Motor de IA:
GPT
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
PyTorch
•
Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Eu realmente preciso de ajuste fino, ou RAG é suficiente?
Se você precisa que o modelo saiba fatos dos seus documentos, RAG costuma ser mais barato e mais fácil de atualizar. Ajuste fino é melhor para ensinar um estilo, formato, tarefa ou linguagem de domínio. Me envie seu caso de uso e eu recomendarei a abordagem certa antes de você fazer o pedido.
Quais modelos você pode ajustar fino?
Modelos abertos incluindo Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi e DeepSeek, além de modelos de codificador como BERT e RoBERTa para classificação. Modelos básicos e padrão cobrem até 8B de parâmetros. Para modelos maiores, solicite uma oferta personalizada.
Quanto de dado eu preciso?
Para tarefas de estilo ou formato, alguns centenas de exemplos de alta qualidade podem funcionar. Para adaptação de domínio, alguns milhares são melhores. A qualidade importa mais que a quantidade, e nos pacotes Standard e Premium nós limpamos e estruturamos seus dados para você.
Meu modelo ajustado vai superar GPT-4 ou ChatGPT?
Na sua tarefa específica e restrita, um modelo menor bem ajustado pode igualar ou superar um modelo geral, sendo muito mais barato e totalmente privado. Para conhecimento geral, não. Vamos definir metas realistas com você antes de começar o treinamento.
Quem é o proprietário do modelo, e meus dados estão seguros?
Você possui os pesos ajustados e o código fonte. Seus dados são usados apenas para seu projeto e deletados mediante solicitação, e estamos felizes em trabalhar sob NDA.
O que você precisa de mim para começar?
Seu dataset (ou dados de amostra), uma breve descrição da tarefa, exemplos de bons resultados e onde você planeja rodar o modelo. Quanto mais específico, melhor o resultado.
