End-to-End-Feinabstimmung von Datenaufbereitung bis Deployment, mit Vollparameter- und PEFT/LoRA sowie privater Datenisolierung.
Verwandeln Sie private Daten in proprietäre Fähigkeit.
Laden und bereinigen Sie private Daten, auto-anonymisieren.
Wählen Sie Open-Basismodell und FT-Strategie.
Verteiltes Training mit Live-Metriken.
Veröffentlichen als Inferenz-API oder Export.
Private Daten bleiben in der Domäne, konform.
Niedrigressourcen-Tuning, nahe Vollparam-Effekt.
Kleine Schritte, nach Effekt tunen.
Nach dem Training direkt an Inferenz anschließen.
Vollparameter und PEFT/LoRA unter anderem.
Private Daten bleiben in der Domäne und werden nie extern freigegeben.
Ein-Klick-Veröffentlichung als API oder Export von Gewichten.
Nein, Plattform stellt Rechenleistung bereit.