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

trivagoSAPToniesEWEtecRacer360 Health & PerformanceConvointentFig Mayo

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.

Oznaczona historiaZłoty zbiór testowy

Model bazowy

Model open source z kilkoma miliardami parametrów, z licencją komercyjną i dobrany do pojedynczego GPU.

Bazowy model open-weightSprawdzenie licencji

Post-training

Nadzorowany fine-tuning lub uczenie ze wzmocnieniem na twoich znanych wynikach, zwykle z adapterami LoRA.

LoRAReinforcement fine-tuning

Ewaluacja

Porównanie z obecnym modelem na tych samych wydzielonych przypadkach pod względem dokładności, opóźnienia i kosztu zapytania.

Wydzielony zbiór testowyKoszt zapytania
Trafia na produkcję tylko, gdy wygrywa

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

Oznaczona historiaZłoty zbiór testowyPunkty odniesienia na twoich przypadkachPrzegląd błędów z twoimi ekspertami

Trening modelu

Bazowy model open-weightLoRAReinforcement fine-tuningSprawdzenie licencji

Utrzymanie

Serwowanie z vLLMFallback do modelu hostowanegoMonitorowanie dryfuPlan ponownego treningu

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 inżynierem

Mierzone 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

Koszt na 1000 zapytań
z 4,80 € do 0,70 €
Mediana opóźnienia
z 1,4 s do 0,6 s
Recall
z 88% do 91%

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.

Opis techniczny Coinbase

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.

Przycisk otwiera wersję roboczą wiadomości w twoim programie pocztowym. Wysyłasz ją samodzielnie. Polityka prywatności (wersja robocza)