Trenowanie własnych modeli
Dokładniej niż modele frontier, za ułamek kosztów
Dotrenowujemy modele open source, takie jak Qwen, Gemma i Mistral, na twoich danych, po jednym zadaniu naraz: klasyfikacja, ekstrakcja, scoring lub routing. W takich zadaniach wytrenowany model z kilkoma miliardami parametrów regularnie przewyższa modele frontier pod względem dokładności, przy ułamku kosztów inferencji, i działa w twojej infrastrukturze. Każdy model przed wdrożeniem mierzymy na twoim własnym zbiorze testowym w porównaniu z obecnym.
Nasz zespół budował oprogramowanie i produkcyjne AI dla
Dlaczego trening pod konkretne zadanie wygrywa w wąskich zadaniach
Modele frontier są trenowane pod kątem szerokości zastosowań. Wąskie zadanie ze znanymi historycznymi wynikami wymaga jednego zachowania wykonywanego niezawodnie, a twoje oznaczone dane są dokładnie tym sygnałem treningowym.
Twoje dane
Historyczne przypadki ze znanymi wynikami, na przykład potwierdzone oszustwa, poprawione ekstrakcje lub rozwiązane zgłoszenia.
Model bazowy
Model open source z kilkoma miliardami parametrów, z licencją komercyjną i dobrany do pojedynczego GPU.
Post-training
Nadzorowany fine-tuning lub uczenie ze wzmocnieniem na twoich znanych wynikach, zwykle z adapterami LoRA.
Ewaluacja
Porównanie z obecnym modelem na tych samych wydzielonych przypadkach pod względem dokładności, opóźnienia i kosztu zapytania.
Wszystko wokół modelu
Sam trening na wynajętych GPU trwa kilka godzin. Większość pracy to dane treningowe, zbiór testowy i utrzymanie modelu, gdy już obsługuje ruch.
Dane i testy
Trening modelu
Utrzymanie
Kiedy trening własnego modelu się opłaca
Wartości orientacyjne z naszych własnych modeli kosztów. Weryfikujemy je na twoim ruchu.
Wolumen
Kilkaset tysięcy zapytań miesięcznie w jednym zadaniu
Etykiety
Poprawna odpowiedź jest znana po fakcie
Kontrola
Wymagania dotyczące opóźnień lub dane, które muszą pozostać w twojej infrastrukturze
Poniżej tych progów mniejszy model hostowany jest zwykle bardziej ekonomiczny i wtedy go rekomendujemy.
Porozmawiaj z inżynieremMierzone na twoich danych, nie na benchmarkach
Twój obecny model i model wytrenowany działają na tych samych wydzielonych przypadkach. Dokładność, opóźnienie i koszt raportujemy obok siebie, a wytrenowany model trafia na produkcję tylko wtedy, gdy wygrywa.
Model frontier a twój własny model
Przykładowy wynik, dane syntetyczne
z 9600 € do 1400 € miesięcznie przy 2 milionach zapytań
Twoje dane zostają twoje
Jesteśmy niezależni od dostawców modeli i narzędzi. Żaden dostawca nam nie płaci, więc nasze rekomendacje wynikają z tego, co działa u ciebie.
Dane treningowe zostają w twoim środowisku.
Wagi modelu należą do ciebie.
Wyniki testów i decyzje udokumentowane dla audytorów.
Wymaganiami rady pracowników zajmujemy się na wczesnym etapie.
Pytania
Ile kosztuje pierwsza rozmowa?
Nic. To 30-minutowa rozmowa z jednym z naszych inżynierów, bez dostępu do twoich systemów i bez udostępniania danych.
Jakie są dowody na to, że wytrenowane małe modele przewyższają modele frontier?
W wąskich zadaniach z dobrymi etykietami opublikowane wyniki wskazują ten sam kierunek. W październiku 2026 Coinbase poinformował, że model Qwen3.5-9B wytrenowany na jego danych o oszustwach przewyższył model frontier przy mniej niż połowie opóźnienia. Otwarte rozumowanie i zadania wymagające szerokiej wiedzy pozostają przy modelach frontier.
Co się dzieje, gdy wytrenowany model nie przewyższa obecnego?
Nie trafia na produkcję. Zbiór testowy i pipeline ewaluacji zostają u ciebie i przydają się przy wyborze i monitorowaniu każdego używanego modelu.
Czy trenowaliście już modele na produkcję?
Tak. Nasi inżynierowie trenowali i utrzymywali modele computer vision na ponad 100 milionach obrazów dla serwisu z milionami odwiedzających dziennie. Metoda się przenosi: najpierw zbiór testowy, potem trening, potem monitoring na produkcji.
Co musimy zapewnić?
Zadanie o wystarczającym wolumenie, historyczne przypadki ze znanymi wynikami (najlepiej kilka tysięcy) i godzinę lub dwie tygodniowo od eksperta dziedzinowego, który oceni wyniki.
Z jakimi modelami pracujecie?
Modele open-weight z licencją komercyjną, w tym Qwen, Gemma, Mistral, Granite i gpt-oss. Warunki licencji się różnią, a niektóre wykluczają firmy powyżej określonej wielkości lub z siedzibą w UE, dlatego sprawdzamy je dla każdego projektu. Gdy wymaga tego dział zakupów, używamy modeli pochodzenia europejskiego lub amerykańskiego.
A co z unijnym AI Act?
Fine-tuning z LoRA zużywa niewielki ułamek pierwotnej mocy obliczeniowej treningu, więc według wytycznych Komisji zwykle nie stajesz się dostawcą modelu AI ogólnego przeznaczenia. Obowiązki nadal zależą od przypadku użycia. Przygotowujemy dokumentację dla działów ochrony danych i compliance, a ocena prawna pozostaje po stronie twoich prawników.
Porozmawiaj z inżynierem
30-minutowa rozmowa z jednym z naszych inżynierów o zadaniu, które masz na myśli: ile kosztuje dziś i czy mógłby je przejąć model wytrenowany na twoich danych. Bez dostępu do twoich systemów i bez udostępniania danych.
Sprawdź swój program pocztowy
Spróbowaliśmy otworzyć wersję roboczą w twoim programie pocztowym. Nic nie zostanie wysłane, dopóki tego nie zrobisz, a ta strona nie wie, czy wersja robocza się otworzyła ani czy e-mail został dostarczony. Formularz można dalej edytować, możesz też napisać bezpośrednio na miki@cloudsail.com.