Defina o comportamento esperado.
Podemos começar definindo instruções, exemplos e formato de saída. Isto fornece uma base útil para medir o que a adaptação adicional acrescenta.
Treino de IASeus exemplos.
Seus exemplos.
Um modelo mais adequado à tarefa.
O estúdio ajuda a preparar dados, adaptar um modelo e avaliar seu comportamento em uma tarefa específica. Cada etapa deve informar uma decisão concreta.
Nossa proposta de apoioAprenda uma tarefa.
Aprenda uma tarefa.
Verifique o que muda.
Classificar solicitações recebidas, reconhecer uma categoria de imagem ou produzir uma resposta em formato comercial: o treino começa descrevendo o resultado esperado e os erros que importam.
Podemos avaliar a adaptação de um modelo existente, uma rede dedicada a uma tarefa específica e a integração nas suas ferramentas. Com sede em Pont-Audemer, o estúdio apoia organizações em France e mantém ambições europeias para os seus projetos de IA.
Um ciclo mensurável.Preparar · Treinar · Avaliar
- Ponto de partida
- Uma tarefa definida
- Matéria-prima
- Exemplos verificáveis
- Decisão
- Critérios partilhados
O âmbito, as entregas e o ambiente alvo são especificados durante a definição do âmbito do projeto.
Redes NeuraisCamadas de computação.
Camadas de computação.
Treino com estrutura definida.
Uma rede transforma dados por meio de camadas de computação. O treino ajusta seus parâmetros por meio de exemplos e de um objetivo. A avaliação então observa o comportamento em dados mantidos fora do treino.
- 01EntradasDados para analisar
- 02Camadas computacionaisA transformação aprendida
- 03ResultadosA resposta para avaliar
Para entender camadas e parâmetros: o guia de redes neurais PyTorch.
Escolha uma abordagem
A abordagem certa para suas necessidades.
O âmbito compara diversas abordagens usando os mesmos exemplos. A complexidade do sistema deve permanecer proporcional à tarefa e ao seu funcionamento.
Encontre as informações certas.
Um assistente pode recuperar trechos relevantes de seus documentos e fornecê-los à modelo junto com a solicitação. Esta abordagem aborda fontes, atualizações e rastreabilidade de respostas.
Explore o assistente de documentosAdapte através de exemplos.
O ajuste fino continua o aprendizado de um modelo pré-treinado para uma tarefa. Métodos como LoRA treinam matrizes de adaptação enquanto mantêm os pesos originais congelados. Sua relevância é verificada em relação aos casos de uso selecionados.
O princípio está descrito no Documentação Hugging Face PEFT.
Avalie uma tarefa focada.
Para classificação, análise de imagens ou previsão de dados estruturados, podemos avaliar uma rede dedicada. Exemplos disponíveis, o método de linha de base e as restrições de tempo de execução orientam a experimentação.
Do conjunto de dados à avaliação de negócios.
- 01 · Definir
A tarefa e a linha de base
Definimos insumos, respostas esperadas, critérios de sucesso e erros aceitáveis. O comportamento atual fornece uma comparação para decidir se a experimentação agrega valor.
- 02 · Preparar
Exemplos e conjuntos de avaliação
O trabalho abrange direitos de uso, limpeza, anotação e separação de dados. Os casos de teste realizados devem avaliar a capacidade do modelo de lidar com novos exemplos.
- 03 · Experimentar
Adaptação reproduzível
Preparamos testes, rastreamos configurações e retemos versões úteis. Erros observados orientam as iterações, com atenção a casos raros e solicitações fora do âmbito pretendido.
- 04 · Integrar
Um sistema pronto para operação
A versão selecionada é testada em seu ambiente de destino. Dependendo do projeto, preparamos a API, regras de aprovação humana, registos técnicos, documentação e condições de atualização.
Entregáveis que sua equipa pode assumir.
- Uma definição da tarefa, âmbito e critérios de aceitação.
- Um inventário de dados usados, transformações e regras de anotação.
- Configurações de teste e, de acordo com a solução escolhida, pesos ou adaptadores entregáveis.
- Um relatório de avaliação apresentando os resultados observados e as limitações do teste.
- Documentação de runtime, integração e monitorização adequada à sua equipa.
Prepare seu projeto.
Um modelo deve ser treinado para usar nossos documentos?
O ponto de partida pode ser um assistente de documentos que recupera passagens de suas fontes e as fornece ao modelo. O treino torna-se uma opção quando o comportamento, a classificação ou o formato precisam ser aprendidos a partir de exemplos. As duas abordagens também podem se complementar.
Quantos dados são necessários?
Isso depende da tarefa, da sua variedade e do modelo inicial. A definição do âmbito examina primeiro uma amostra: consistência das respostas esperadas, casos difíceis, duplicatas e a capacidade de reservar exemplos para teste. O volume útil é determinado a partir dessa avaliação.
O modelo pode então ser usado com Ollama?
Esta opção deve ser verificada em relação à arquitetura, formato de peso e adaptadores produzidos. Documentos Ollama importando modelos e adaptadores compatíveis. Planejamos um teste de exportação e de tempo de execução no ambiente de destino antes de selecionar essa rota de implantação.
Vamos começar com a tarefa.
Suas necessidades, exemplos e critérios de sucesso fornecem uma estrutura para a experimentação. O estúdio ajuda a transformar esses elementos no próximo passo.
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