AI 파인튜닝 지원

지원 진행 방식.

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   요건 정의・데이터 조사

   • 업무 요건을 히어링하고, 사용 가능한 데이터의 양과 질을 조사. 최적의 파인튜닝 방법과 모델을 제안합니다.
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   데이터 준비・전처리

   • 학습 데이터의 수집・클렌징・어노테이션을 실시. 고품질 데이터셋을 구축하여 학습 성공률을 극대화합니다.
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   모델 학습・평가

   • 베이스 모델의 파인튜닝을 실시하고, 정확도・속도・안전성을 다각적으로 평가. 필요에 따라 파라미터를 재조정합니다.
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   배포・지속 개선

   • 프로덕션 환경에 배포하고 운영 체제를 구축. 모니터링과 정기적인 재학습으로 모델 정확도를 지속적으로 유지・향상시킵니다.

요금과 제공 조건.

상담 전에.