Doszkalanie LLM: naucz model AI Twoich danych
Wyślij próbkę danych — zaproponujemy strategię i wycenę.
Czym jest fine-tuning LLM i dlaczego warto?
Fine-tuning to dotrenowanie gotowego modelu językowego (LLM) na Twoich własnych danych — dokumentach, rozmowach, instrukcjach, kodzie. Efekt? Model, który mówi językiem Twojej firmy, zna Twoje produkty i nie wymaga 10-stronicowego promptu, żeby odpowiedzieć poprawnie.
- Modele open-source: Llama 3, Mistral, Qwen, Phi, DeepSeek
- Metody: LoRA, QLoRA, pełny fine-tuning, DPO
- Dane treningowe: JSON, CSV, dokumenty, rozmowy
- Twój model — możesz go pobrać i uruchomić u siebie
- Hosting wytrenowanego modelu jako prywatne API
Kiedy warto doszkolić własny model LLM?
ChatGPT i Claude są świetne — ale nie znają Twojej firmy, Twoich procedur, Twojego języka. Fine-tuning rozwiązuje konkretne problemy.
Wrażliwe dane nie mogą iść do OpenAI
Dane medyczne, prawne, finansowe? Wytrenuj model lokalnie, hostuj w Polsce. Nic nie wycieka do USA.
Generyczny model nie rozumie Twojego żargonu
Branżowe skróty, nazwy produktów, wewnętrzne procedury — fine-tuning uczy model Twojego słownika.
Koszty API ChatGPT zjadają budżet
Przy dużym wolumenie własny doszkolony model 7B–13B jest wielokrotnie tańszy niż GPT-4.
Potrzebujesz powtarzalnych odpowiedzi
Doszkolony model trzyma się formatu, stylu i tonu. Bez halucynacji w kluczowych miejscach.
Jak wygląda proces doszkalania modelu LLM?
- 1
Analiza i wybór modelu bazowego
Omawiamy cel, mierzymy złożoność zadania i dobieramy model bazowy (7B, 13B, 70B) oraz metodę: LoRA dla szybkiego startu, QLoRA dla dużych modeli, pełny fine-tuning dla maksymalnej jakości.
- 2
Przygotowanie danych treningowych
Twoje dokumenty, rozmowy lub pary pytanie–odpowiedź zamieniamy w czysty dataset (JSONL, ChatML). Czyszczenie, deduplikacja, walidacja, podział train/eval — wszystko po naszej stronie.
- 3
Trening na GPU NVIDIA
Trening na kartach A100/H100 w naszej serwerowni w Polsce. Monitorujemy loss, perplexity i metryki jakości. Cały proces — od kilku godzin do kilku dni, zależnie od modelu i ilości danych.
- 4
Ewaluacja i porównanie
Testujemy doszkolony model na zbiorze ewaluacyjnym, porównujemy z modelem bazowym i z GPT-4. Dostajesz raport z konkretnymi metrykami: dokładność, BLEU, ROUGE, koszt na 1000 tokenów.
- 5
Wdrożenie jako prywatne API
Hostujemy gotowy model na dedykowanym GPU jako prywatny endpoint OpenAI-kompatybilny. Możesz też pobrać wagi modelu i uruchomić u siebie — należy do Ciebie.
Metody doszkalania — co wybierzemy dla Ciebie?
LoRA
Lekki fine-tuning adapterów. Szybki, tani, świetny do większości zastosowań biznesowych. Trening 7B w 2–6 godzin.
QLoRA
LoRA na skwantyzowanym modelu. Pozwala doszkolić nawet 70B na pojedynczym GPU. Idealne dla dużych modeli.
Full fine-tuning
Pełne dotrenowanie wszystkich wag. Najwyższa jakość, gdy LoRA to za mało. Wymaga więcej danych i mocy.
DPO / RLHF
Uczenie modelu z preferencji (lepsza odpowiedź vs gorsza). Idealne, gdy chcesz dopasować ton i styl.
Dlaczego doszkalanie LLM u nas?
Twoje dane zostają w Polsce
Trening i hosting na naszych serwerach w Polsce. Pełna zgodność z RODO. Żadnych danych w USA.
Karty A100 i H100
Najnowsze GPU NVIDIA z 80 GB VRAM. Trening 7B w godzinach, 70B w dniach — a nie tygodniach.
Wagi modelu są Twoje
Po treningu dostajesz wagi modelu. Możesz hostować u nas, u siebie, gdziekolwiek. Bez vendor lock-inu.
Niższe koszty inferencji
Doszkolony model 7B jest 20–100x tańszy niż GPT-4 na ten sam workload. Zwrot inwestycji w tygodnie.
Mierzalna jakość
Dostajesz raport ewaluacji: jak doszkolony model bije bazowy i ile jest tańszy od GPT-4 na Twoim zadaniu.
Doradztwo techniczne
Pomagamy wybrać model, metodę i przygotować dane. Nie zostawiamy Cię z dokumentacją Hugging Face.
Przykłady zastosowań fine-tuningu LLM
Porozmawiajmy o Twoim modelu LLM
Opisz, do czego potrzebujesz modelu i jakie masz dane. Zaproponujemy strategię, model bazowy, metodę i wycenę.
Konsultacja bezpłatna. Odpowiadamy w 24h.