Tamamen size ait olan ve hızla çalışan ince ayarlı uzman modeller

Prompt mühendisliği gecikme, birim maliyet veya alan doğruluğunda sınıra dayandığında; açık ağırlıklı transformer, görü ve çok modlu modelleri tam görevinize göre ince ayardan geçiriyor, damıtıyor ve kendi VPC bulutunuz içinde sunuyoruz.

Deep learning LoRA fine-tuning, teacher-student distillation and quantized vLLM serving diagram deep.learning.blueprint curate · lora · distill · vllm 01 · CURATED DOMAIN CORPUS 2k–50k reviewed pairs · DPO Zero test-set contamination 02 · LORA & DISTILLATION 70B Teacher → 7B–14B Student Low-rank adapter weights 03 · QUANTIZED GPU SERVING (VLLM · TENSORRT-LLM · ONNX) FP8 / AWQ 4-BIT 155 TOKENS / S PRIVATE VPC GOLDEN EVAL GATE · OWN YOUR WEIGHTS · COST DOWN 60% Deployed inside your AWS, GCP or bare-metal GPU cluster with zero data egress PYTORCH · HUGGING FACE · TRL · VLLM · ONNX RUNTIME

ÖZEL MODELLERLE NELER KURUYORUZ

Şirketlerin özel model eğitimi ve barındırma için bizi tercih etmesinin altı nedeni

Genel API’ler çok yavaş, çok pahalı olduğunda veya gizli verilerinizi görmesine izin verilmediğinde, %100 mülkiyeti size ait özel modeller eğitiyor ve devreye alıyoruz.

Kendi bulutunuzda veya sunucularınızda barındırılan özel LLM’ler Bankacılık · Savunma · Sağlık · Hukuk
GÜVENLİK: Sıfır dış API çağrısı BARINDIRMA: Özel VPC vLLM · KMS şifreli
%100 Özel Kurum İçi / VPC Yapay Zeka

Kendi bulutunuzda veya sunucularınızda barındırılan özel LLM’ler

Müşteri verilerinin ağınızdan asla çıkmaması için Llama, Qwen, Mistral veya DeepSeek modellerini kendi AWS, GCP veya kurum içi GPU sunucularınızda çalıştırın.

Özel LLM kurulumu yapın
Açık kaynaklı bir modele sektör kurallarınızı ve tam çıktı formatlarınızı öğretin LoRA / QLoRA + DPO Hizalama
GÖREV: Regüle finansal rapor taslağı üretimi DOĞRULUK: %95,8 başarı oranı (genel GPT’yi geçer)
Sektöre Özel İnce Ayar

Açık kaynaklı bir modele sektör kurallarınızı ve tam çıktı formatlarınızı öğretin

3.000 kelimelik bir prompta ihtiyaç duymadan medikal, hukuki, finansal veya mühendislik kurallarınıza uyması için modeli 2.000’den fazla gerçek vakanız üzerinde eğitin.

Sektörel model eğitin
OpenAI / Anthropic aylık harcamalarınızı %50 ila %75 oranında düşürün 70B Öğretmen → 7B Öğrenci Damıtma
HACİM: Ayda 2,5 Milyon istek TASARRUF: Aylık fatura 9.400$’dan 2.100$’a düştü
Yüksek Hacimli API Faturalarını Düşürme

OpenAI / Anthropic aylık harcamalarınızı %50 ila %75 oranında düşürün

En pahalı ve yüksek hacimli promptlarınızı, token maliyetinin çok küçük bir kısmıyla 100 milisaniyede yanıt veren kompakt bir 7B–14B uzman modele damıtın.

Çıkarım faturamızı düşürün
Gürültülü ses, şiveler ve sektörel jargon için yüksek doğruluklu sesten metne dönüştürme Whisper İnce Ayarı · Çağrı Merkezleri
GİRDİ: Gürültülü saha ve çağrı merkezi sesi HATA ORANI: Kelime hata oranı %48 düşürüldü
Özel Konuşma ve Ses Modelleri

Gürültülü ses, şiveler ve sektörel jargon için yüksek doğruluklu sesten metne dönüştürme

Çağrı merkezleri ve saha uygulamaları için Whisper ve ses modellerini marka adlarınız, medikal/teknik terimleriniz ve yerel aksanlar (TR, DE, EN, AR) üzerinde eğitin.

Ses modeli eğitin
SKU’lar, yedek parçalar, özgeçmişler ve sözleşme maddeleri için yüksek hassasiyetli eşleştirme Bi-Encoder + Cross-Encoder Yeniden Sıralama
KORPUS: 250 bin endüstriyel parça şartnamesi YAKALAMA: İlk 5 eşleşme doğruluğu %71’den %94’e çıktı
Özel Arama ve Eşleştirme Kodlayıcıları

SKU’lar, yedek parçalar, özgeçmişler ve sözleşme maddeleri için yüksek hassasiyetli eşleştirme

Aramanın ilk denemede tam eşleşmeyi bulması için katalog veya belge çiftleriniz üzerinde özel gömme ve yeniden sıralama modelleri eğitin.

Özel vektör modelleri eğitin
Özelleştirilmiş görsel dedektörler, segmentasyon ve doğrulama ağları YOLO · U-Net · Siamese · VLM’ler
HAT: Tespit + U-Net + Siamese ÇALIŞMA ZAMANI: ONNX üzerinde standart · < 25 ms
Özel Görü ve Çok Modlu Modeller

Özelleştirilmiş görsel dedektörler, segmentasyon ve doğrulama ağları

Fabrika hatları, imza sahteciliği ve medikal/laboratuvar görüntüleri için özel YOLO dedektörleri, U-Net piksel maskeleri ve Siamese doğrulama ağları eğitin.

Özel görü modelini kapsamlandır

GPU BELLEK VE HIZ TEZGAHI

İnce ayar yaptığımızda, damıttığımızda ve kuantize ettiğimizde ne olduğunu görün

Optimize edilmemiş 70B model, LoRA ile eğitilmiş 14B uzman model ve vLLM üzerinde çalışan AWQ kuantize 7B öğrenci model arasında geçiş yapın.

GPU VRAM Kullanımı140 GB VRAM (2× H100 / A100 80GB)
Akış Hızı28 token / sn
İlk Token Süresi680 ms İlk Token
500 Vakalık Test Başarı Oranı%95,0 alan başarı oranı

Tam 16-bit ağırlıklar çoklu GPU paralel çalışması ve yüksek aylık bulut taahhüdü gerektirir.

CANLIYA ALDIĞIMIZ YÖNTEMLER

Üretim araç setimizdeki altı sinir ağı mühendisliği yöntemi

LoRA / QLoRA

Düşük Dereceli Adaptasyon (LoRA)

Unutma sorunu veya çoklu sunucu GPU faturaları olmadan parametrelerin <%1’ini kendi alan şemalarınız üzerinde eğitin

Kapsamla
DPO / ORPO

Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO)

Kırılgan RLHF ödül modellerine ihtiyaç duymadan kabul/ret çiftleri üzerinden üslubu, sınırları ve formatı hizalayın

Kapsamla
Model Damıtma

70B Öğretmen → 7B Öğrenci

70B+ öğretmen modellerle sentetik düşünce zinciri gerekçeleri üretin, değerlendirme testleriyle filtreleyin ve hızlı bir öğrenci model eğitin

Kapsamla
Bi + Cross

Özel Vektör Gömme ve Yeniden Sıralayıcılar

Erişim doğruluğunu (Recall@10) %94’ün üzerine çıkarmak için kataloğunuzdan veya hukuk korpusunuzdan zorlu negatif çiftler çıkarın

Kapsamla
U-Net / ViT

Piksel Segmentasyonu ve Kodlayıcılar

Belge temizliği, imza izolasyonu ve endüstriyel kusur maskeleri için EfficientNet-B3 + U-Net omurgaları

Kapsamla
vLLM / TRT

PagedAttention ve FP8 Sunumu

Özel AWS veya GCP VPC ağınız içinde sürekli gruplama, KV-önbellek sayfalama ve ONNX/TensorRT derlemesi

Kapsamla
Dedicated GPU infrastructure rack
%100 ağırlık mülkiyeti, sıfır veri çıkışı Eğitilen her adaptör ve kuantize edilmiş her model ağırlığı tamamen şirketinize aittir
Yüksek hacimde ağır bir prompt mu çalıştırıyorsunuz?

3 haftalık bir damıtma sprintiyle gecikmeyi ve GPU maliyetini düşürün

Canlı ortam kayıtlarınızı örnekliyor, kıdemli mühendislerimizle altın bir kıyaslama seti doğruluyor ve kompakt bir öğrenci model eğitiyoruz.

NELER İNŞA EDİYORUZ

Teslim ettiğimiz dört temel derin öğrenme katmanı

01

Denetimli ince ayar (LoRA / QLoRA) ve DPO

Llama, Gemma, Qwen veya Mistral modellerini kendi alan görevlerinize ve şemalarınıza uyarlayın.

We curate training pairs from your historical cases, run parameter-efficient fine-tuning and align outputs with Doğrudan Tercih Optimizasyonu (DPO) (DPO).

LoRA / QLoRA SFTDPO hizalamaLlama / Gemma / QwenTekrarlanabilir eğitim
Sektörel model eğitin
02

Bilgi damıtma (Öğretmen → Öğrenci)

Boyutun ve gecikmenin çok küçük bir kısmıyla büyük model kalitesinin %95’inden fazlasını koruyun.

Sentetik gerekçeler üretmek ve filtrelemek için büyük bir öğretmen model (70B+ açık model veya sınır API) kullanın, ardından kompakt bir 3B–14B öğrenci model eğitin.

Öğretmen-öğrenci hattıSentetik veri filtreleme3B–14B kompakt modeller%40–70 maliyet düşüşü
Ağır promptlarımızı damıtın
03

Özel gömme, yeniden sıralayıcı ve çok modlu kodlayıcılar

Sektöre uyarlanmış bilgi getirme ve ses/görüntü temsil modelleri.

Arama kesinliğinin sıçrama yapması için çift kodlayıcı vektörleri ve çapraz kodlayıcı sıralayıcıları kendi terminolojiniz, parça numaralarınız ve çok dilli sorgularınız üzerinde eğitin.

Özel vektörlerCross-encoder sıralayıcıWhisper / ses ince ayarıGörüntü-dil adaptörleri
Arama kesinliğini artırın
04

Yüksek hızlı GPU sunumu (vLLM, TensorRT-LLM, ONNX)

AWS, GCP veya fiziksel VPC ağınız içinde saniyenin altında akışlı çıkarım.

Modellerinizi kuantize ediyor (FP8 / AWQ), grupluyor ve otomatik ölçeklendirme ile kesintisiz yedeklilik dahil vLLM veya TensorRT-LLM ile sunuyoruz.

vLLM / TensorRT-LLMFP8 / AWQ kuantizasyonVPC içi barındırmaSürekli gruplama
Model sunumunu optimize edin
4Canlıda çalışan difüzyon hattı
312GPU-saat, medyan ince ayar
0.94Doğrulama başarısı, kusur seti
Validation accuracy across training epochs
  • EĞİTİMvit-l epoch 12/20kayıp 0.31
  • DİFÜZYONcontrolnet v3 örnekleme2,1 sn/görsel
  • TESTkusur seti 0.94+0.01
  • KUANTİZEint8 dışa aktarım18 ms p95
  • VERİ40 bin çoğaltma kuyruktagece çalışması

BAŞLANGIÇ MODELLERİ

Üç net başlangıç kapsamı

2–3 hafta

Feasibility & Model Damıtma Benchmark

İnce ayarlı küçük bir modelin mevcut promptunuzu maliyet ve hızda geçip geçmediğini test edin.

2 - 3 hafta
  • 500–1.000 eğitim ve değerlendirme çiftinin hazırlanması
  • 7B/14B açık model üzerinde LoRA ince ayarı
  • Birebir doğruluk, gecikme ve maliyet karşılaştırma raporu
  • Model ağırlıklarının ve test düzeneğinin teslimi
İnce ayar kıyaslaması yapın ↗
En çok tercih edilen

Özel İnce Ayarlı Model + VPC Sunumu

Uçtan uca veri seti kürasyonu, SFT/DPO eğitimi ve canlı vLLM kurulumu.

5 - 8 hafta
  • Veri seti temizliği, sentez ve kalite kontrol
  • Çoklu koşum SFT + DPO eğitimi
  • VPC içinde kuantize vLLM / TensorRT uç noktası
  • Gölge değerlendirme ve CI regresyon kapısı
Özel modeli kapsamlandır ↗
Arama performansı

Sektörel Vektör ve Yeniden Sıralayıcı Sprinti

Erişim vektörlerinizi kendi kataloğunuz, belgeleriniz veya hukuk korpusunuz üzerinde eğitin.

3 - 4 hafta
  • Zorlu negatif sorgu/belge çiftlerinin çıkarılması
  • Vektör + yeniden sıralayıcı çiftinin ince ayarı
  • Recall@10 ve MRR kıyaslama artışı
  • Kesintisiz vektör indeksi geçişi
Arama doğruluğunu artırın ↗

İlgili disiplinler

Hazırla · Eğit · Sun

Model ağırlıklarınızın sahibi olmayave gecikmeyi düşürmeye hazır mısınız?

Görevinizi ve işlem hacminizi NDA altında paylaşın. Bir iş günü içinde eğitim planı ve sabit kapsamla dönüş yapalım.