05 · Ofertă
Lab AI privat
Modele private, măsurate — plus datele și evaluările care le fac cu adevărat ale dumneavoastră. Când datele nu au voie să părăsească infrastructura dumneavoastră, modelul trebuie să vină la date. Alegem, cuantizăm și servim modele deschise pe hardware-ul dumneavoastră, construim seturile de date și seturile de evaluare care dovedesc că funcționează — și contribuim upstream la proiectele open-source pe care rulează propria noastră fabrică.
Problema
Datele din sectorul public, din sănătate și din finanțe adesea nu au voie să ajungă la un model cloud. Iar un model deschis care arată bine într-un clasament poate totuși să eșueze la sarcina dumneavoastră. Aveți nevoie de un model potrivit hardware-ului dumneavoastră, de un profil de servire măsurat și de date de test din propriul domeniu, care arată dacă modelul e suficient de bun — înainte ca un agent să se bazeze pe el.
Ce livrăm
- Alegerea modelului în funcție de sarcină, regulile privind datele și hardware-ul dumneavoastră — testat pe cazurile dumneavoastră, nu pe clasamente
- Optimizarea și cuantizarea modelelor deschise, cu un profil de servire măsurat: memorie, viteză, calitate
- Implementare privată în infrastructura dumneavoastră, cu agenți și controale de acces deasupra
- Seturi de date și evaluare: date de antrenare din domeniul dumneavoastră și sintetice, curare și filtrare după calitate
- Seturi de evaluare și porți de regresie pe care fiecare model și fiecare actualizare trebuie să le treacă
- Fine-tuning LoRA pentru modele deschise — acolo unde evaluarea dumneavoastră arată că depășește un model de bază cu prompturi bine construite
- Contribuții open-source upstream: probleme raportate și reproduse, funcționalități propuse în proiectele de care depindem
Cum se desfășoară
Audit → Construcție → Retainer: aceeași linie pentru fiecare ofertă, adaptată specificului ei. După fiecare etapă decideți dacă mergem mai departe.
- 01
Audit
Reguli de date, hardware, cazuri de utilizare și un prim set de evaluare: ce modele sunt candidate și ce înseamnă „suficient de bun” pentru sarcina dumneavoastră.
- 02
Construcție
Build-ul modelului și profilul de servire, implementarea privată, seturile de date și seturile de evaluare — și fine-tuning LoRA acolo unde evaluarea arată că merită.
- 03
Retainer
Modele deschise noi, testate în poarta dumneavoastră pe măsură ce apar, actualizări lansate ca release-uri, seturi de evaluare îmbogățite cu cazuri reale.
Industrii potrivite
Unde această ofertă întâlnește un teren pe care îl cunoaștem din interior.
Întrebări
Datele noastre pot rămâne în companie?
Da. Construim pe modele locale și self-hosted atunci când datele nu au voie să părăsească infrastructura dumneavoastră și delimităm fiecare unealtă la care are acces un agent.
Faceți fine-tuning la modele?
Oferim fine-tuning LoRA pentru modele deschise ca serviciu, atunci când o evaluare arată că depășește un model de bază cu prompturi bine construite. Adaptorul nostru LoRA public pentru Qwen3-4B este un fine-tuning pe propriul nostru set de date sintetic; celelalte modele publice ale noastre sunt build-uri cuantizate ale unor modele deschise existente, nu modele fine-tuned — și spunem mereu clar care e care.
De ce hardware avem nevoie?
Depinde de model și de încărcare — de aceea fiecare build vine cu un profil de servire măsurat. Un exemplu din build-urile noastre publicate: un model mixture-of-experts cu 125 de miliarde de parametri care rulează pe un singur Mac cu aproximativ 40 GB de memorie.
De ce să construim propriul set de evaluare?
Pentru că benchmark-urile publice nu vă cunosc documentele, regulile sau limba. Câteva zeci de cazuri reale cu răspunsuri corecte cunoscute arată repede dacă un model e suficient de bun — și devin poarta de regresie pentru fiecare actualizare ulterioară.
Să discutăm 30 de minute.
Veniți cu un proces și cu stack-ul dumneavoastră. Venim pregătiți și vă spunem onest dacă un agent se justifică — și care ofertă este începutul potrivit.