Non affitti l'intelligenza a token. Prendi un modello open-weight, gli insegni il tuo lavoro con una pipeline di finetuning efficiente e lo esegui su hardware che controlli. Ecco come.
Scegli la base che fa per te - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma e altri. Sa già come leggere, ragionare e scrivere; è la parte pesante e costosa, ed è liberamente disponibile. Scegli la dimensione per il tuo hardware e budget: un modello compatto su una singola GPU, o uno grande su un cluster.
Invece di riaddestrare un intero modello da zero, usiamo il finetuning efficiente (adapter LoRA/QLoRA, più SFT e RLVR). I tuoi dati - manuali, codebase, ticket, registri - diventano un modello specializzato che risponde come un esperto del tuo settore.
La pipeline è riproducibile e verificabile, non una black box - e i dati grezzi non lasciano mai la tua macchina per farlo.
Addestra più adapter e scambiali quando vuoi. La base costosa resta al suo posto - cambi solo quale esperto ci siede sopra.
Combina e abbina. Ti serve aiuto legale oggi e note mediche domani? Scambia i livelli superiori. La base costosa non si muove mai.
Nessun adapter sopra significa un generalista intelligente. Aggiungi quelli giusti e diventa uno specialista esattamente del tuo lavoro - senza dimenticare tutto il resto.
Il riaddestramento completo è come lo fanno i grandi laboratori. È il motivo per cui la loro AI è qualcosa che affitti.
L'intero ciclo - e ogni passo resta sulla tua infrastruttura.
Esempi dal tuo settore - documenti, codice, ticket, registri. Ti aiutiamo a raccoglierli, ripulirli e strutturarli.
La pipeline (SFT/RLVR) trasforma quei dati in un modello specializzato, sulla tua GPU o cluster. Nulla lascia la tua rete.
Eseguilo sulla tua infrastruttura, offline se vuoi. Il modello è tuo da tenere e riutilizzare.
Scopri cosa serve per trasformare i tuoi dati in un modello che possiedi - a qualsiasi scala.
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