Cum funcționează

Modelul tău. Datele tale. Infrastructura ta.

Nu închiriezi inteligență per token. Iei un model open-weight, îl înveți munca ta cu un pipeline eficient de finetuning și îl rulezi pe hardware pe care îl controlezi. Iată cum.

Pornește de la orice model open-weight

Alege modelul de bază care ți se potrivește - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma și altele. Știe deja să citească, să raționeze și să scrie; asta e partea grea și costisitoare, și e disponibilă gratuit. Tu alegi dimensiunea pentru hardware-ul și bugetul tău: un model compact pe un singur GPU, sau unul mare pe un cluster.

Finetuning-ul îl învață munca ta

În loc să reantrenezi un model întreg de la zero, folosim finetuning eficient (adaptoare LoRA/QLoRA, plus SFT și RLVR). Datele tale - manuale, cod, tichete, înregistrări - devin un model specializat care răspunde ca un expert în domeniul tău.

Pipeline-ul e reproductibil și auditabil, nu un black-box - iar datele brute nu-ți părăsesc niciodată mașina pentru asta.

Un model, multe specializări

Antrenează mai multe adaptoare și schimbă-le oricând. Baza costisitoare rămâne pe loc - schimbi doar expertul care stă deasupra ei.

⚖️ Analiză contracte adaptor · 180 MB
🏥 Note medicale adaptor · 142 MB
💬 Limba ta adaptor · 210 MB
Modelul tău open-weight baza

Combină după nevoi. Ai nevoie de ajutor juridic azi și de note medicale mâine? Schimbă straturile de sus. Baza costisitoare nu se mișcă niciodată.

Fără niciun adaptor deasupra e un generalist inteligent. Adaugă-le pe cele potrivite și devine un specialist exact pe munca ta - fără să uite tot restul.

De ce să nu reantrenezi tot modelul?

Reantrenarea completă e felul în care o fac laboratoarele mari. E motivul pentru care AI-ul lor e ceva ce închiriezi.

Reantrenare completă

  • Zeci de gigabytes per versiune
  • Necesită un cluster mare de GPU-uri
  • Lentă, costisitoare, greu de reprodus
  • Practic, doar laboratoarele mari și-o permit

Finetuning eficient

  • Câteva sute de MB per adaptor
  • Se antrenează pe un singur GPU (sau scalează la un cluster)
  • Pipeline reproductibil, orice model open-weight
  • Accesibil unei echipe mici, nu doar laboratoarelor

De la date la un model pe care îl deții, în trei pași

Tot ciclul - și fiecare pas rămâne pe infrastructura ta.

1

Adu-ți datele

Exemple din domeniul tău - documente, cod, tichete, înregistrări. Te ajutăm să le aduni, cureți și structurezi.

2

Finetunează modelul

Pipeline-ul (SFT/RLVR) transformă acele date într-un model specializat, pe GPU-ul sau clusterul tău. Nimic nu-ți părăsește rețeaua.

3

Deploy și deții

Rulează-l pe propria infrastructură, offline dacă vrei. Modelul e al tău, să-l păstrezi și să-l refolosești.

Fișiere mici. Expertiză mare. Ale tale definitiv.

Vezi ce înseamnă să-ți transformi datele într-un model pe care îl deții - la orice scară.

Vezi pentru companii →
Quantinia
© 2026 Quantinia