Modelli AI personalizzati
Aiutiamo i team a decidere quando prompting, RAG o fine-tuning bastano, e quando un modello AI personalizzato e l'investimento giusto.
Modelli AI personalizzati, creati per voi e di vostra proprieta
Strategia modello onesta
Valutiamo struttura del task, qualita dei dati, label, fit con retrieval, latenza, context limits e costi operativi prima di consigliare prompting, RAG, fine-tuning o training completo.
Dal fine-tuning al training da zero
Se un base model con retrieval basta, lo diciamo. Se il prodotto richiede comportamento di dominio, costo di inferenza piu basso o pesi proprietari, addestriamo o fine-tuniamo il modello sul caso reale.
Artefatti che restano vostri
Pesi, scelte tokenizer, training pipeline, eval setup, inference stack e handoff di deploy appartengono a voi.
Cosa realizziamo
Inizia con discovery
Engagement pagato di due settimane. Raccomandazione scritta, prossimo scope fisso e risposta chiara sul valore del custom training.
Prenota discoveryQuando questo servizio e adatto
Team che vogliono ridurre dipendenza da API
Volete costi di inferenza piu bassi nel lungo periodo, piu controllo e meno limiti rispetto ad API black-box
Aziende con dati proprietari
Avete dati di dominio, workflow o label che assistenti generici non capiscono abbastanza bene
Prodotti che richiedono modelli piccoli e specifici
Vi serve un modello calibrato su task, latenza, memoria o infrastruttura
Founder che vogliono IP reale
Non volete che il moat del prodotto sia solo prompt wrapper su modelli di altri
Operatori che vogliono risposte chiare
Volete sapere se prompting, RAG, fine-tuning o custom training e davvero la strada giusta
Come funziona l'engagement
Partiamo da dati, task ed economia, non dal teatro AI.
Discovery
Analizziamo task, dati, label, criteri eval e infrastruttura. Ricevete raccomandazione, tradeoff e prossimo scope.
Scegliere il percorso giusto
Decidiamo tra prompting, retrieval, supervised fine-tuning, preference tuning o modello addestrato su misura.
Addestrare e pacchettizzare
Prepariamo dataset, addestriamo o fine-tuniamo, definiamo evals, confrontiamo checkpoint e costruiamo la pipeline di inferenza.
Deploy dove volete
Sulla vostra infrastruttura, cloud scelto o ambiente adatto a budget, compliance, throughput e latenza.
Cosa copre la delivery
Questo e lavoro sul modello, non solo interfaccia: qualita dati, metodo di training, eval design, economia di inferenza e deployment.
Preparazione dati
Dataset review, curazione, deduplicazione, formato, strategia label e readiness checks
Adattamento modello
Scelta architettura, fine-tuning efficiente, full fine-tuning e training da zero quando serve
Evals e fit costi
Evals specifici, failure analysis, confronto checkpoint, latenza e costi
Inferenza e handoff
Serving stack, quantization, deployment pipeline e note operative
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Curiosi?
Iniziate con AI Model Discovery. Due settimane, fee fissa, raccomandazione scritta.