Co dostarczamy w end-to-end rozwoju modeli
Budujemy dedykowane modele AI od zera tam, gdzie liczy się wynik, a nie demo. Niezależnie czy to LLM do pracy z dokumentami, model vision do kontroli jakości czy prognozy time-series dla ryzyka, projektujemy dane, prowadzimy trening, weryfikujemy ewaluacją i dostarczamy produkcyjny serving. Zwykle zaczynamy od PoC w cztery tygodnie, a produkcja zajmuje sześć do dwunastu tygodni.
Dedykowane modele LLM, vision lub time-series z mierzalną jakością, kontrolą bezpieczeństwa i produkcyjnym servingiem.
Projekt use-case’u i metryk
+Projektujemy przypadki użycia i metryki ściśle powiązane z celem biznesowym, aby zapewnić wymierne korzyści.
Pipeline danych
+Tworzymy pipeline do pozyskania, czyszczenia, etykietowania i governance danych, zapewniając ich wysoką jakość.
Trening i strojenie
+Przeprowadzamy trening i strojenie modeli LLM, vision lub time-series, dostosowanych do specyfiki zadania.
Ewaluacja i bezpieczeństwo
+Weryfikujemy modele poprzez testy red-team i wdrażamy guardrails, aby zapewnić bezpieczeństwo działania.
Serving o niskiej latencji
+Dostarczamy infrastrukturę servingową z autoscalingiem i kontrolą kosztów, gotową na ruch produkcyjny.
MLOps
+Wdrażamy procesy MLOps do monitoringu, wykrywania dryfu danych i możliwości szybkiego rollbacku.
Nasze Case Studies
Architektura referencyjna
Dane
+Pipeline z rodowodem, wersjonowane zbiory danych i jasne wytyczne etykietowania.
Model
+Wybór bazy, adaptery lub fine-tuning oraz kwantyzacja tam gdzie ma to sens techniczny i biznesowy.
Bezpieczeństwo
+Filtry treści, odporność na jailbreak, anonimizacja PII (danych osobowych) i polityki rate limit.
Serving
+Inferencja na GPU lub CPU, batching, cache oraz strategia canary releases.
MLOps
+Rejestr eksperymentów i modeli oraz ciągła integracja i wdrażanie (CI/CD) dla modeli.
Dla kogo pracujemy
Dostarczamy rozwiązania dla wymagających sektorów i firm technologicznych.
Fintech i Web3
+Zespoły potrzebujące modeli specyficznych dla domeny do oceny ryzyka, wykrywania fraudów lub zgodności (compliance).
Firmy produktowe
+Firmy budujące funkcje "AI-native", które muszą działać stabilnie i wydajnie w dużej skali.
Enterprise
+Organizacje wymagające wdrożeń on-premise lub w prywatnej chmurze z zachowaniem zasad governance.
