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// Ajuste fino
Un modelo abierto, suyo.
Ajuste fino LoRA en hardware privado.
Suba sus ejemplos, elija un modelo base y entrenamos un adaptador LoRA para su tarea. Sus datos son privados por defecto: solo se ejecutan en nodos propios de Atheron o en GPU de AWS.
// Lo que obtiene
Adaptador pequeño, mejor modelo
LoRA entrena un pequeño conjunto de pesos adicionales junto al modelo base, así que el entrenamiento es más rápido y el resultado es fácil de guardar y mover.
Su adaptador
Descargue el adaptador entrenado y úselo con el modelo base dondequiera que lo ejecute. Es suyo.
Una puntuación con datos reservados
Apartamos una parte de sus ejemplos e indicamos cómo le va al adaptador con ellos, para que vea que aprendió.
Modelos base abiertos
Parta de los modelos abiertos de nuestro catálogo, cada uno con su licencia y su tamaño.
Úselo en lotes
Ejecute su adaptador con la inferencia por lotes de Nebula sin moverlo a ningún sitio.
// Sus datos
Privados por defecto
Los datos de entrenamiento suelen ser lo más sensible que tiene un equipo. Los tratamos así.
Solo nuestro hardware
El ajuste fino se ejecuta en nodos propios de Atheron o en GPU de AWS. Nunca llega al dispositivo de un miembro salvo que marque los datos como compartibles.
Eliminados a su debido tiempo
Sus ejemplos se eliminan cuando termina la tarea y pasa su plazo de conservación. Usted elige el plazo.
Nunca para entrenar otra cosa
Usamos sus datos para su tarea y para nada más.
Cifrados
En tránsito y en reposo, con acceso solo mediante enlaces firmados de corta duración.
// Cómo se ejecuta una tarea
De los ejemplos al adaptador
Prepare sus ejemplos una vez. Nosotros nos ocupamos de las GPU.
- 1
Subir ejemplos
Un archivo de entradas y las salidas que quiere, en el formato que muestra la documentación.
- 2
Elegir un modelo base
Elija del catálogo e indique cuántas pasadas hacer sobre los datos.
- 3
Entrenar
La tarea se ejecuta en nuestras GPU privadas. Puede seguir su progreso y su pérdida mientras entrena.
- 4
Descargar
Obtenga el adaptador y su puntuación con datos reservados, o ejecútelo enseguida en un lote.
Preguntas
- ¿Qué significa compartible?
- Los datos que marca como compartibles pueden ejecutarse en dispositivos de miembros, lo que cuesta menos. Marque como compartibles solo datos que ya sean públicos o no contengan nada privado. Todo lo demás se queda en nuestro hardware.
- ¿Cómo se me factura?
- Por el tiempo de GPU que usa la tarea, descontado de su crédito prepago en dólares canadienses. La estimación se reserva antes de empezar la tarea, y usted paga lo que usa, nunca más.
- ¿Puedo traer mi propio modelo base?
- Todavía no. Las tareas parten de los modelos de nuestro catálogo.
- ¿Puedo ejecutar mi propio contenedor?
- Los contenedores de clientes están previstos para empresas verificadas, en un entorno aislado sin red y sin acceso a los archivos de nadie. Todavía no están abiertos.
Ajuste un modelo
Cuando Nebula abra, creará su equipo en el portal para desarrolladores, pasará la verificación de empresa, añadirá una tarjeta e iniciará una tarea con sus ejemplos.