Como funciona

O seu modelo. Os seus dados. A sua infraestrutura.

Você não aluga inteligência por token. Pega num modelo open-weight, ensina-lhe o seu trabalho com um pipeline de finetuning eficiente, e executa-o em hardware que você controla. Eis como.

Comece a partir de qualquer modelo open-weight

Escolha a base que lhe serve - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma e mais. Ela já sabe ler, raciocinar e escrever; essa é a parte pesada e cara, e está disponível gratuitamente. Você escolhe o tamanho para o seu hardware e orçamento: um modelo compacto numa única GPU, ou um grande num cluster.

O finetuning ensina-lhe o seu trabalho

Em vez de retreinar um modelo inteiro do zero, usamos finetuning eficiente (adaptadores LoRA/QLoRA, mais SFT e RLVR). Os seus dados - manuais, código, tickets, registos - tornam-se um modelo especializado que responde como um especialista na sua área.

O pipeline é reproduzível e auditável, não uma caixa-preta - e os dados brutos nunca saem da sua máquina para o fazer.

Um modelo, muitas especializações

Treine vários adaptadores e troque-os a qualquer momento. A base cara fica onde está - você apenas muda qual especialista está sentado por cima dela.

⚖️ Revisão de contratos adaptador · 180 MB
🏥 Notas médicas adaptador · 142 MB
💬 A sua língua adaptador · 210 MB
O seu modelo open-weight a base

Misture e combine. Precisa de ajuda jurídica hoje e de notas médicas amanhã? Troque as camadas de cima. A base cara nunca se mexe.

Sem adaptador por cima, tem um generalista inteligente. Adicione os certos e ele torna-se um especialista exatamente no seu trabalho - sem esquecer tudo o resto.

Por que não simplesmente retreinar o modelo inteiro?

O retreino completo é como os grandes laboratórios o fazem. É a razão pela qual a IA deles é algo que você aluga.

Retreino completo

  • Dezenas de gigabytes por versão
  • Precisa de um grande cluster de GPUs
  • Lento, caro, difícil de reproduzir
  • Na prática, só os grandes laboratórios podem pagar

Finetuning eficiente

  • Algumas centenas de MB por adaptador
  • Treina numa única GPU (ou escala para um cluster)
  • Pipeline reproduzível, qualquer modelo open-weight
  • Acessível a uma equipa pequena, não só a laboratórios

Dos dados a um modelo que você possui, em três passos

O ciclo completo - e cada passo fica na sua infraestrutura.

1

Traga os seus dados

Exemplos da sua área - documentos, código, tickets, registos. Ajudamos a reuni-los, limpá-los e estruturá-los.

2

Faça finetuning do modelo

O pipeline (SFT/RLVR) transforma esses dados num modelo especializado, na sua GPU ou cluster. Nada sai da sua rede.

3

Deploy e posse

Execute-o na sua própria infraestrutura, offline se quiser. O modelo é seu para guardar e reutilizar.

Ficheiros pequenos. Grande expertise. Seus para guardar.

Veja o que é preciso para transformar os seus dados num modelo que você possui - em qualquer escala.

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