IA Própria
Treinamento de Modelos de IA Próprios
Treinamos e fazemos fine-tuning de modelos de IA a partir de pesos abertos (Llama, Mistral, Qwen) para casos de uso específicos do seu negócio. O resultado é um modelo próprio, sem dependência de APIs externas nem custos recorrentes por token.
Por Que Escolher Esta Solução
Sem dependência de APIs externas
Seu modelo roda na sua infraestrutura ou na que você escolher, sem depender da disponibilidade ou do preço de terceiros.
Especializado no seu domínio
Fine-tuning sobre seus próprios dados para que o modelo entenda sua terminologia e casos de uso específicos.
Custos previsíveis
Sem cobrança por token: o custo é de infraestrutura, não variável por uso.
Controle total dos dados
Nenhum dado sensível sai para um fornecedor externo durante o treinamento ou a inferência.
Modelos open weight de última geração
Trabalhamos com Llama, Mistral, Qwen e outros modelos abertos competitivos com as opções proprietárias.
Perguntas Frequentes
O que é fine-tuning e qual a diferença em relação a usar o ChatGPT diretamente?
+
Fine-tuning é retreinar um modelo base com seus próprios dados para que se especialize no seu domínio. Diferentemente de usar a API do ChatGPT, o modelo resultante é seu e não depende de um fornecedor externo.
Preciso de muitos dados para treinar um modelo próprio?
+
Depende da tarefa, mas em muitos casos algumas centenas ou poucos milhares de exemplos de qualidade são suficientes para um fine-tuning eficaz sobre um modelo base já treinado.
Que infraestrutura é necessária para rodar o modelo?
+
Depende do tamanho do modelo escolhido. Te orientamos para escolher o tamanho ideal entre performance e custo de infraestrutura (GPU própria ou na nuvem).
Por que usar modelos open weight em vez de GPT-4 ou Claude?
+
Quando o volume de uso é alto, o custo por token de APIs proprietárias supera o de rodar um modelo próprio. Também se aplica quando a confidencialidade dos dados é crítica.
Quanto tempo leva para treinar um modelo próprio?
+
Um fine-tuning para um caso de uso delimitado pode ser concluído em 3-6 semanas, incluindo preparação de dados, treinamento e avaliação.
O que acontece se o modelo treinado não tiver o desempenho esperado?
+
Iteramos sobre o dataset e os hiperparâmetros com avaliações objetivas até atingir o nível de qualidade acordado antes da entrega final.
Vocês podem treinar modelos multimodais (texto e imagem)?
+
Sim, trabalhamos com modelos open-weight multimodais quando o caso de uso exige (por exemplo, classificação de imagens de produtos).
O modelo treinado fica atualizado automaticamente?
+
Não automaticamente; oferecemos retreinamento periódico como serviço quando o domínio dos dados muda com o tempo.
Contact
Inicie Seu Projeto
Conte-nos o que você precisa. Respondemos em menos de 24 horas.