Інтелект для вашого бізнесу
Розробка AI-рішень
Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Послуги, які ми пропонуємо
Показано 60 з 1570
Донавчання LLM методом LoRA: ефективна кастомізація LoRA fine-tuningвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
QLoRA-доучування LLM: ефективна квантизація з LoRA для великих моделейвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
PEFT-дообучення LLM: LoRA, QLoRA, AdaLoRAвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
DPO донавчання LLM: вирівнювання без RLHFвід 1 тижня до 3 місяців
Складний
RLHF-дообучення LLM: вирівнювання за людськими уподобаннямивід 2 тижнів до 3 місяців
Складний
Донавчання LLM методом Instruction Tuning: повний посібниквід 1 тижня до 3 місяців
Середній
ORPO-донавчання LLM: SFT і Preference Optimization без еталонної моделівід 1 тижня до 3 місяців
Складний
Fine-tuning LLM: підготовка датасету — формати, дедуплікація та чекліствід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Як розмітка даних впливає на fine-tuning LLMвід 1 тижня до 3 місяців
Середній
Очищення даних для донавчання LLM: конвеєр і метрики~3-5 днів
Середній
Методи аугментації наборів даних під час навчання LLM~3-5 днів
Середній
Генерація синтетичних даних для донавчання LLM під ключ~3-5 днів
Середній
Валідація якості датасету для донавчання LLM: аудит і очищеннявід 1 дня до 3 днів
Середній
Якість донавченої моделі: метрики, LLM-as-judge, експертивід 1 дня до 3 днів
Середній
Дообучення LLM: як провести A/B-тест і не помилитисявід 1 дня до 3 днів
Середній
Формати квантизації LLM: INT8, INT4, GPTQ, AWQ, GGUF — що вибрати?від 1 дня до 3 днів
Середній
Стиснення великих мовних моделей: дистиляція знаньвід 1 тижня до 3 місяців
Складний
Pruning нейромереж: обрізання ваг для оптимізації та прискорення інференсувід 1 тижня до 3 місяців
Складний
Ускорення інференсу LLM: vLLM, PagedAttention та continuous batching~3-5 днів
Середній
Оптимізація інференсу LLM через TensorRT-LLM~3-5 днів
Складний
Як прискорити LLM на CPU і GPU з ONNX Runtime: практичний посібник~3-5 днів
Середній
Оптимізація інференсу LLM: llama.cpp, квантизація GGUF, гібридвід 1 дня до 3 днів
Середній
Оптимізація інференсу LLM через Triton Inference Server~3-5 днів
Складний
LLM-інференс із TGI: знижуємо затримку та економимо VRAM~3-5 днів
Середній
Конвертація ML-моделі в ONNX — оптимізація для деплоювід 1 дня до 3 днів
Середній
Оптимізація інференсу нейромереж: конвертація в TensorRT на NVIDIA GPUвід 1 дня до 3 днів
Середній
Оптимізація ML-моделей під Core ML для пристроїв Appleвід 1 дня до 3 днів
Середній
Оптимізація моделей для мобільних: TFLite, квантизація, делегативід 1 дня до 3 днів
Середній
Конвертація моделі у формат GGUF для llama.cpp~1 день
Простий
Розгортання LLM на виділеному GPU-сервері під ключ~3-5 днів
Середній
Етапи розробки AI-рішення
Напрямки AI-розробки
Останні роботи
Розробка сайту компанії B2B ADVANCE1542
Розробка веб-додатків для компанії FEEDME1393
Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП1081
Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO1368
Розробка логотипу компанії B2B Advance815
Розробка веб-додатків для компанії Enviok1139