Perguntas, respondidas.

Uma plataforma para fazer finetuning e correr modelos de IA open-weight na sua propria infraestrutura. Traga os seus dados, escolha um modelo, e transformamo-lo num especialista que e seu - a correr no seu hardware, nao alugado por token.

O finetuning ensina um modelo base a como o seu campo realmente funciona. Usamos metodos eficientes - adaptadores LoRA/QLoRA mais SFT e RLVR - ficheiros pequenos que especializam um modelo sem o retreinar do zero. Pode manter varios adaptadores e troca-los a qualquer momento.

Qualquer modelo open-weight - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma e mais. Escolhe aquele que se adequa a sua tarefa, ao seu hardware e ao seu orcamento - compacto para um so GPU, grande para um cluster.

Nao. Para usar um modelo, basta correr. Para fazer finetuning de um, voce fornece os dados e o pipeline trata do resto - ou, se preferir, nos fazemos por si (veja o treino hospedado abaixo).

Para lado nenhum. O modelo corre na sua propria maquina ou infraestrutura, por isso os seus prompts, documentos e respostas nunca saem da sua rede.

Sim. O modelo com finetuning e os adaptadores sao apenas ficheiros que lhe pertencem. Mantenha-os totalmente locais, ou guarde-os num repositorio privado com controlo de acesso para a sua organizacao. Nada e publico a nao ser que voce o publique.

Sim. Assim que o modelo esta na maquina, tudo corre totalmente offline - util para trabalho regulado, locais remotos, ou qualquer sitio onde os dados nao possam sair do edificio.

Depende do tamanho do modelo. Para correr um modelo compacto, uma placa comum serve. Para fazer finetuning, uma placa de 24 GB (RTX 3090/4090/5090 ou Radeon RX 7900 XTX) cobre muitos modelos; modelos maiores querem mais memoria ou um cluster. NVIDIA (CUDA) e AMD (ROCm) sao ambas de primeira classe. Sem placa adequada? Use o treino hospedado.

So para os modelos mais pequenos, e devagar. Para qualquer coisa seria e preciso um GPU para o correr bem - por isso existem as opcoes de treino hospedado e inferencia hospedada para quem nao tem um.

Fixo e transparente - gratuito para explorar, uma taxa previsivel para uso privado, e treino hospedado com preco a partir do seu dataset. Nunca ha um medidor por token ou por lugar. Veja a pagina de Precos para detalhes.

Automaticamente, a partir do seu dataset. Voce faz upload, nos mostramos um orcamento exato antes de qualquer coisa correr; voce aprova, ele treina nos nossos GPUs e chega a sua conta. Datasets maiores custam mais na proporcao do tempo de GPU que precisam.

Porque e voce que o corre. Nao lhe alugamos inteligencia por token - voce e dono do modelo e ele faz o trabalho no seu hardware. Os modelos frontier fazem a conta escalar com cada lugar e cada consulta; aqui, o trabalho do dia a dia corre localmente e so paga um modelo frontier no raro ~1% de casos genuinamente dificeis.

Sim - e esse o ponto. Comece a partir de um modelo open-weight, faca finetuning com o seu manual, base de codigo, tickets ou registos, e mantenha o modelo resultante privado. Os dados brutos nunca saem da sua rede para o fazer.

Sim. Alem do treino hospedado automatizado, oferecemos consultoria hands-on - entramos, percebemos o seu dominio, construimos um dataset coerente, e entregamos um modelo funcional. Muito mais barato do que contratar e reter um especialista em ML.

Uma biblioteca publica de modelos e datasets publicados esta a caminho. Por agora, comecamos o seu projeto a partir de uma base open-weight forte e construimos o modelo especializado juntamente consigo.

So para contribuir ou gerir trabalho privado. Navegar e baixar exemplos publicos nao precisa de nada. Uma conta e apenas um email e uma password.