Ваши данные. Ваша модель.
Дообучите LLM на корпоративных данных за 1–2 недели. Стандартизируйте процесс обучения, снизьте стоимость экспериментов и получите управляемое качество — без ручной «магии».
Три шага — от модели до запуска
Стандартизированный процесс: выбор базовой модели, подготовка датасета, обучение и публикация результата в ваш контур.
Показатели — ориентиры для типового проекта и зависят от модели, объёма данных, требований к качеству и инфраструктуры GPU.
Выберите метод обучения
От экономичных вариантов до полной подстройки — под требования к качеству и вашему бюджету GPU.
Параметр‑эффективное обучение. Минимальная память GPU, максимум эффективности.
- 90% экономия памяти
- Быстрое обучение
- Простая интеграция
Квантизованное LoRA для работы на бюджетном оборудовании.
- 95% экономия памяти
- Работает на любых GPU
- Отличное качество
Полная подстройка всех весов модели для максимальной точности.
- Лучшее качество
- Для тяжёлых LLM
- Enterprise поддержка
Инструменты подготовки данных
Автоматизируйте пайплайн подготовки датасета — меньше ручной работы, больше воспроизводимости и качества.
Мониторинг обучения в реальном времени
Дашборд прогресса, метрик и ресурсов: наблюдаемость обучения для ML‑команды и прозрачность для владельцев продукта.
Безопасность корпоративных данных
Контролируемый доступ, изоляция и управляемое удаление — чтобы обучение модели соответствовало требованиям ИБ.
Создайте модель, которая понимает ваш бизнес
Начните с бесплатного пилота. Никаких кредитных карт. Подключим вашу инфраструктуру, настроим пайплайн и покажем результат на вашем кейсе.