Fine-tuning e Modelos Próprios
Seu conhecimento merece seu próprio modelo
Fine-tuning eficiente (LoRA/PEFT), destilação e deploy on-premise: modelos mais precisos no seu domínio, mais baratos por consulta e que nunca tiram seus dados de casa.
Fine-tuning Eficiente (LoRA/PEFT)
Adaptamos modelos abertos — Llama, Mistral, Granite — com seus dados usando técnicas de ajuste eficiente que não exigem fazendas de GPUs. O modelo aprende seu formato, seu tom e suas regras de negócio.
Destilação de Modelos
Treinamos um modelo pequeno com as saídas do grande: latência e custo por consulta drasticamente menores, com qualidade comparável no seu domínio. Ideal para alto volume.
Dados de Treinamento e Dados Sintéticos
Metade do sucesso do fine-tuning está nos dados. Curamos seu histórico, limpamos e geramos dados sintéticos de qualidade para cobrir os casos raros que sua operação ainda não documenta.
Deploy On-Premise e Inferência Otimizada
vLLM, quantização e batching sobre OpenShift AI, ou watsonx.ai com modelos Granite: o modelo roda na sua infraestrutura, com custo por token sob controle.
🔗 Serviços relacionados: O Fine-tuning potencializa os Agentes de IA quando o prompting chega ao limite, e a Avaliação de IA decide com evidência se o seu caso justifica. O Harness Engineering leva à produção.
Processo
Como Trabalhamos
Ouvimos
Seu contexto e objetivos.
Desenhamos
Escopo e custos claros.
Executamos
Sprints curtos, demos frequentes.
Acompanhamos
Suporte e evolução contínua.
FAQ
Perguntas Frequentes
Fine-tuning ou RAG?
São complementares, não rivais. RAG dá ao modelo conhecimento atualizado dos seus documentos; o fine-tuning ensina formato, tom e comportamento. Nossa Avaliação de IA decide com dados qual combinação convém.
Quantos dados são necessários?
Com técnicas modernas de ajuste eficiente, de centenas a poucos milhares de exemplos de qualidade. Ajudamos a construir e limpar esse conjunto, complementando com dados sintéticos quando preciso.
Qual o custo frente a usar uma API?
O fine-tuning é um investimento inicial; depois, o custo por consulta cai drasticamente — sobretudo com destilação e modelos pequenos servidos na sua própria infraestrutura.
Em qual infraestrutura o modelo roda?
On-premise ou nuvem privada: Ollama e vLLM sobre OpenShift AI para stacks abertos, ou watsonx.ai com modelos Granite para ambientes enterprise governados.