How can we help?
Choose a question or send custom message
Quick Questions
Yüksek kaliteli bir eğitim kümesi oluşturmak için tescilli verilerinizi tanımlar, temizler ve yapılandırırız. Bu süreç, model performansını optimize etmek amacıyla veri tekilleştirme, filtreleme ve sentetik veri üretimini içerir.
Parametreler, lisanslama ve gecikme hedeflerine göre en iyi açık kaynaklı temel modeli değerlendirip seçeriz. Donanım bütçenizi göreviniz için en uygun model boyutuyla eşleştiririz.
Gereksinimlerinizin karmaşıklığına bağlı olarak denetimli ince ayar veya tam parametreli ön eğitim gerçekleştiririz. Hesaplama maliyetlerini yönetilebilir tutmak için parametre verimli teknikler kullanırız.
Model davranışlarını hizalamak için insan geri bildiriminden takviyeli öğrenme (RLHF) veya doğrudan tercih optimizasyonu (DPO) uygularız. Bu aşamada katı güvenlik bariyerleri ve sistem promptları entegre edilir.
Modeli doğruluğunu, halüsinasyonlarını ve alan bilgisini ölçmek için özel test setleriyle deneriz. Simüle edilmiş üretim yükleri altında işlem hacmini ve gecikme süresini ölçeriz.
Donanım boyutunu azaltmak için kuantizasyon teknikleri uygular ve modeli vLLM kullanarak yayına alırız. Dağıtım, güvenli kurumsal altyapınızla tamamen entegre edilir.
We believe in radical transparency. You'll always know where your project stands and what comes next.
Progress reports every week
Communicate with your team
Clear deliverable checkpoints
Complete technical handoff
Let's begin with a conversation about your project goals.