Обучение кастомных моделей
Дообученные AI-модели на ваших специфических данных и кейсах. Достигайте превосходной производительности для ваших уникальных бизнес-требований.
40%+
Рост точности
10x
Быстрее базовых
100%
Ваши данные
24/7
Мониторинг
Типы обучения
Fine-tuning
Дообучение существующих моделей на ваших данных.
- LoRA / QLoRA для эффективного обучения
- Full fine-tuning для максимального качества
- Instruction tuning и RLHF
- Мультизадачное обучение
Разработка с нуля
Создание моделей для специфических задач.
- Классификация и NER
- Генерация и суммаризация
- Анализ тональности
- Семантический поиск
Data Engineering
Подготовка данных для обучения моделей.
- Сбор и очистка датасетов
- Разметка и аннотация
- Аугментация данных
- Валидация качества
Оптимизация
Максимальная производительность при минимальных ресурсах.
- Quantization (4/8-bit)
- Knowledge distillation
- Pruning и архитектурный поиск
- ONNX/TensorRT конверсия
Подходы к обучению
Full Fine-tuning
Максимальное качество
Усилия: Высокий
Данные: 10k+
LoRA/QLoRA
Оптимальный баланс
Усилия: Средний
Данные: 1k-10k
Few-shot
Быстрый старт
Усилия: Низкий
Данные: 10-100
RAG
Без обучения
Усилия: Минимальный
Данные: Любой объём
Преимущества кастомных моделей
Точность на 30-50% выше универсальных моделей на ваших задачах
Меньший размер и выше скорость vs универсальных LLM
Данные не покидают вашу инфраструктуру
Непрерывное улучшение с новыми данными
Понимание специфической терминологии и контекста
Полный контроль над поведением модели
Процесс обучения
1
Анализ задачи
Определяем цели, метрики и подход к обучению.
- Формализация задачи
- Выбор базовой модели
- Определение метрик
2
Подготовка данных
Собираем, очищаем и размечаем датасет.
- Аудит данных
- Разметка и валидация
- Train/val/test split
3
Обучение
Итеративное обучение с экспериментами.
- Подбор гиперпараметров
- Многоступенчатое обучение
- Ablation studies
4
Оценка и оптимизация
Тестирование качества и оптимизация для продакшена.
- Benchmark на тестовых данных
- Quantization
- Латентность и throughput
5
Деплой и мониторинг
Развёртывание модели с мониторингом дрифта.
- CI/CD пайплайн
- A/B тестирование
- Data drift мониторинг
Технологии
PyTorchTransformersPEFT/LoRADeepSpeedWeights & BiasesvLLMONNXTensorRTHugging FaceLangChainNVIDIA CUDAMLflow
Интересует Обучение кастомных моделей?
Обсудим ваш проект и подберём оптимальное решение для вашего бизнеса.