Modèles IA sur mesure
Nous aidons les équipes à décider quand le prompting, le RAG ou le fine-tuning suffit, et quand un modèle IA sur mesure devient le bon investissement.
Des modèles IA sur mesure, conçus pour vous et détenus par vous
Stratégie modèle honnête
Nous évaluons la structure de la tâche, la qualité des données, les labels, l'adéquation retrieval, la latence, les limites de contexte et les coûts avant de recommander prompting, RAG, fine-tuning ou entraînement complet.
Du fine-tuning à l'entraînement complet
Si un modèle de base avec retrieval suffit, nous le disons. Si votre produit demande un comportement métier, un coût d'inférence plus faible ou des weights que vous possédez, nous entraînons ou ajustons le modèle.
Des artefacts que vous gardez
Weights, tokenizer, pipeline d'entraînement, eval setup, stack d'inférence et handoff de déploiement vous appartiennent.
Ce que nous livrons
Commencer par la discovery
Engagement payé de deux semaines. Recommandation écrite, prochain scope fixe et réponse claire sur la pertinence d'un entraînement sur mesure.
Réserver la discoveryQuand ce service est pertinent
Équipes qui réduisent la dépendance API
Vous voulez réduire le coût d'inférence long terme, gagner en contrôle et éviter les limites des API black-box
Entreprises avec données propriétaires
Vous avez des données métier, workflows ou labels que les assistants génériques comprennent mal
Produits qui nécessitent des modèles plus petits
Vous avez besoin d'un modèle adapté à la tâche, la latence, la mémoire ou l'infrastructure
Fondateurs qui veulent de la vraie IP
Votre moat produit ne doit pas être seulement des prompts autour du modèle de quelqu'un d'autre
Opérateurs qui veulent une réponse claire
Vous voulez savoir si prompting, RAG, fine-tuning ou entraînement sur mesure est le bon chemin
Comment se déroule l'engagement
Nous commençons par les données, la tâche et l'économie, pas par le théâtre IA.
Discovery
Nous analysons tâche, données, labels, evals et infrastructure. Vous recevez recommandation, tradeoffs et prochain scope.
Choisir le bon chemin
Nous choisissons entre prompting, retrieval, supervised fine-tuning, preference tuning ou modèle entraîné sur mesure.
Entraîner et packager
Nous préparons les datasets, entraînons ou fine-tunons, définissons les evals, comparons les checkpoints et construisons la pipeline d'inférence.
Déployer où vous voulez
Sur votre infrastructure, votre cloud ou un environnement aligné avec budget, compliance, throughput et latence.
Ce que couvre la livraison
C'est du travail modèle, pas seulement interface : qualité des données, méthode d'entraînement, eval design, économie d'inférence et déploiement.
Préparation des données
Review dataset, curation, déduplication, formatting, stratégie de labels et checks de readiness
Adaptation du modèle
Choix d'architecture, fine-tuning efficient, fine-tuning complet et entraînement depuis zéro si nécessaire
Evals et coût
Evals spécifiques, analyse d'erreurs, comparaison de checkpoints, latence et coût
Inférence et handoff
Serving stack, quantization, pipeline de déploiement et notes d'exploitation
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Curieux ?
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