Fine-tuning de bout en bout de la préparation des données au déploiement, avec plein paramètre et PEFT/LoRA et isolation des données privées.
Transformez les données privées en capacité propriétaire.
Téléversez et nettoyez les données privées, anonymisation auto.
Choisissez un modèle de base open-source et une stratégie FT.
Entraînement distribué avec métriques en direct.
Publiez en API d'inférence ou exportez.
Les données privées restent dans le domaine, conformes.
Réglage à faibles ressources, effet proche du plein paramètre.
Petites étapes, réglez selon l'effet.
Connectez-vous à l'inférence juste après l'entraînement.
Plein paramètre et PEFT/LoRA entre autres.
Les données privées restent dans le domaine et ne sont jamais exposées à l'extérieur.
Publication en un clic en API ou export des poids.
Non, la plateforme fournit le calcul.