データ前処理からデプロイまでのエンドツーエンドファインチューニング、全パラメータおよびPEFT/LoRAとプライベートデータ分離を含む。
プライベートデータを独自能力に。
プライベートデータをアップロード・クレンジング、自動匿名化。
オープンベースモデルとFT戦略を選択。
ライブメトリクス付き分散学習。
推論APIとして公開または書き出し。
プライベートデータはドメイン内に留まり準拠。
低リソースチューニング、全パラメータに近い効果。
小さなステップ、効果で調整。
学習直後に推論に接続。
全パラメータおよびPEFT/LoRAなど。
プライベートデータはドメイン内に留まり外部に露出しない。
ワンクリックでAPI公開または重み書き出し。
いいえ、プラットフォームが計算を提供。