Transforma modelos preentrenados en potencias específicas para cada dominio adaptadas a tus datos y requisitos empresariales únicos. Nuestra infraestructura de GPU de alto rendimiento acelera el proceso de ajuste fino, ofreciendo modelos personalizados en horas en lugar de días.

Elige entre una amplia biblioteca de modelos básicos preentrenados, incluidos LLM populares, modelos de visión y arquitecturas multimodales listas para personalizar.
Accede a GPU dedicadas de nivel empresarial con configuraciones de memoria y computación optimizadas, diseñadas específicamente para cargas de trabajo de ajuste eficientes.
Paneles en vivo que muestran el progreso de la formación, las curvas de pérdidas, las métricas de validación y los análisis de rendimiento con alertas de posibles problemas.
Transfiera sin problemas modelos afinados a puntos finales de API escalables o descargue archivos de modelos optimizados para integrarlos en su infraestructura existente.
Solo tienes que elegir un modelo y llevar tu conjunto de datos para iniciar el ajuste perfecto totalmente alojado.
Compatibilidad con varios enfoques de ajuste fino, incluidos el ajuste fino completo, LoRA, QLoRA y métodos eficientes en parámetros para optimizar su caso de uso y presupuesto específicos.
Inferencia de modelos grandes
Ejecute modelos masivos con una latencia predecible. Optimice el rendimiento, el tamaño de los lotes y el rendimiento por vatio.
Aplicaciones de IA generativas para texto, imágenes y audio.
Escalar la infraestructura de aprendizaje automático a medida que crece su base de clientes.
Nuestro servicio elimina la complejidad de gestionar clústeres de entrenamiento distribuidos, experimentos de hiperparámetros y pipelines de preprocesamiento de datos: simplemente sube tus datos y nosotros nos encargamos del resto. Con BUZZ HPC, obtendrá modelos específicos de dominio listos para la producción que entienden el contexto de su negocio, hablan el idioma de su sector y ofrecen un rendimiento superior adaptado exactamente a sus necesidades.

Comienza a ajustar los modelos de código abierto