Pipeline Treningu ML

Trenuj i Dostrajaj Swoje Modele AI

Kompletny trening ML z dostrajaniem LoRA/QLoRA, zarządzaniem zbiorami danych, wersjonowaniem modeli i provisioningiem GPU w chmurze. Od przygotowania danych po wdrożenie produkcyjne.

Zacznij Trening Poproś o Demo

Możliwości Treningu

Pełna infrastruktura treningowa ML.

Dostrajanie LoRA i QLoRA

Efektywnie dostrajaj duże modele językowe dzięki Low-Rank Adaptation. Zmniejsz koszty treningu o 90% w porównaniu z pełnym dostrajaniem.

Zarządzanie Zbiorami Danych

Organizuj zbiory treningowe według typu: re-ID osób, rozpoznawanie twarzy, feedback agentów (RLHF), próbki głosu, detekcja obiektów i klasyfikacja tekstu.

Kolejka Zadań Treningowych

Planowanie zadań oparte na BullMQ ze śledzeniem postępu. Kolejkuj wiele zadań treningowych z zarządzaniem priorytetami.

Wersjonowanie Modeli

Śledź wersje modeli, porównuj metryki wydajności i przywracaj poprzednie wersje z pełnym śledzeniem pochodzenia.

Testy A/B i Canary

Wdrażaj wersje modeli obok siebie. Wdrożenia canary ze stopniowym przenoszeniem ruchu na podstawie metryk wydajności.

Provisioning GPU w Chmurze

Provisioning maszyn GPU DigitalOcean jednym kliknięciem do treningu i inferencji. Automatyczne uruchamianie i zatrzymywanie minimalizuje koszty.

Od Przygotowania Danych po Produkcję

Przeprowadź model od surowych danych do wdrożonego, wersjonowanego endpointu bez łączenia ze sobą oddzielnych narzędzi. Przygotuj zbiory danych, uruchom zadania dostrajania, przeanalizuj metryki i promuj zwycięską wersję, wszystko w jednym workflow.

Porządkuj i organizuj zbiory danych według typu zadania
Uruchamiaj zadania dostrajania LoRA lub QLoRA
Śledź postęp i metryki w czasie rzeczywistym
Wersjonuj każdy przebieg z pełnym pochodzeniem
Bezpiecznie testuj A/B i wdrażaj nowe wersje przez canary
Natychmiast przywracaj wersję, gdy nowa wypada gorzej

Efektywne Dostrajanie z LoRA i QLoRA

Low-Rank Adaptation aktualizuje niewielki zestaw parametrów zamiast całego modelu, obniżając koszty treningu nawet o 90% w porównaniu z pełnym dostrajaniem. QLoRA dodaje kwantyzację, dzięki czemu możesz dostrajać większe modele na mniejszych GPU.

Nawet o 90% niższy koszt treningu niż pełne dostrajanie
Dostrajaj duże modele na pojedynczym GPU
Zamrożone wagi bazowe dla szybkich, odwracalnych przebiegów
Wymieniaj adaptery per zadanie bez ponownego treningu

GPU w Chmurze ze Świadomością Kosztów

Twórz maszyny GPU DigitalOcean jednym kliknięciem zarówno do treningu, jak i inferencji. Instancje startują, gdy zadanie działa, i zatrzymują się automatycznie po jego zakończeniu, więc płacisz za moc obliczeniową tylko wtedy, gdy jest używana.

Provisioning maszyn GPU jednym kliknięciem
Automatyczny start i stop wokół zadań
Wspólny obraz do treningu i inferencji
Kolejka zadań z priorytetami oparta na BullMQ

Najczęściej Zadawane Pytania

Jaka jest różnica między LoRA a QLoRA?

LoRA (Low-Rank Adaptation) dostraja niewielki zestaw dodanych parametrów, utrzymując model bazowy zamrożony, co obniża koszt treningu nawet o 90% w porównaniu z pełnym dostrajaniem. QLoRA dodaje kwantyzację, pozwalając dostrajać większe modele na mniejszych GPU przy podobnej jakości.

Na jakich zbiorach danych mogę trenować?

Możesz organizować zbiory treningowe według typu, w tym re-ID osób, rozpoznawanie twarzy, feedback agentów (RLHF), próbki głosu, detekcja obiektów i klasyfikacja tekstu. Zbiory są zarządzane w jednym miejscu, więc możesz je wykorzystywać w wielu przebiegach.

Jak planowane są zadania treningowe?

Zadania działają przez kolejkę opartą na BullMQ ze śledzeniem postępu i zarządzaniem priorytetami. Możesz kolejkować wiele zadań treningowych naraz i kontrolować kolejność ich wykonywania.

Czy mogę przywrócić poprzednią wersję modelu?

Tak. Każdy przebieg jest wersjonowany z pełnym śledzeniem pochodzenia, więc możesz porównywać metryki wydajności między wersjami i w dowolnym momencie przywrócić poprzednią wersję.

Jak utrzymać koszty GPU pod kontrolą?

Maszyny GPU są tworzone na DigitalOcean jednym kliknięciem i automatycznie startują oraz zatrzymują się wokół zadań. Ponieważ instancje działają tylko podczas aktywnego zadania, płacisz za moc obliczeniową wyłącznie wtedy, gdy jest używana.

Trenuj własne modele AI

Dostrajaj modele na swoich danych. Wdrażaj na produkcję z testami A/B i wydaniami canary.

Zacznij Za Darmo