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Finetuning de Modelos

Personalize LLMs de código aberto com seus dados—rápido, flexível e totalmente rastreável.

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Clusters table with GCP, Azure, AWS, and generic nodes displaying version and node counts.

Faça Fine-Tuning em Qualquer Modelo Hugging Face

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Sem Código ou Com Código Completo—Sua Escolha

  • Use nossa interface intuitiva para fine-tuning baseado em configuração, ou traga seu próprio script de treinamento e escale-o com facilidade.
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Autoscaling settings for deploying multiple pod instances with CPU utilization metrics and auto shutdown options.
Collaborators settings with roles and permissions for workspace admin, member, and viewer access levels listed.

Suporte Integrado para QLoRA, LoRA e Fine-Tuning Completo

  • Escolha o método que se adapta ao tamanho do seu modelo, velocidade e restrições de memória.
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Checkpointing

  • Salve o progresso do treinamento, retome a qualquer momento e versiona cada etapa com confiança.
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Job scheduling settings panel with trigger, manual, and weekly on Friday options displayed.
Inbuilt Model Registry listing XGBoost, SmollM, churn model, handwritten digits recognition, Llama models.

Rastreamento de Experimentos

  • Registre cada execução — código, hiperparâmetros, conjuntos de dados e métricas — tudo automaticamente rastreado e versionado.
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Gerenciamento de Adaptadores

  • Troque, reutilize ou mescle adaptadores entre modelos e casos de uso com um único clique.
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CPU usage graph showing used, requested, and limits for banking agent fastapi over time.
Deploy manually service with Docker, model with LLMS or from catalogue with BERT, Lora models.

Integrações de Dados e Infraestrutura

  • Importe conjuntos de dados do S3, GCS, Azure Blob ou Hugging Face.
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Pronto para Empresas

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Depoimentos A TrueFoundry torna sua equipe de ML 10 vezes mais rápida

Smiling woman with long dark hair and bindi standing outdoors by a body of water.
Deepanshi S
Cientista de Dados Líder
A TrueFoundry simplifica a implantação complexa de modelos de ML com uma interface de usuário amigável, liberando os cientistas de dados de preocupações com infraestrutura. Aumenta a eficiência, otimiza os custos e resolve desafios de DevOps sem esforço, provando ser inestimável para nós.
Matthieu Perrinel
Líder de ML
As economias nos custos de computação que alcançamos ao adotar a TrueFoundry foram maiores do que o custo do serviço (e isso sem contar o tempo e as dores de cabeça que nos poupa).
Soma Dhavala
Diretor de Machine Learning
A TrueFoundry nos ajudou a economizar 40-50% dos custos de nuvem. A maioria das empresas oferece uma ferramenta e o deixa por conta própria, mas a TrueFoundry nos deu um suporte excelente sempre que precisamos.
Rajesh Chaganti
CTO
Usando a plataforma TrueFoundry, conseguimos reduzir significativamente nossos custos de nuvem. Conseguimos fazer a transição perfeita de um sistema baseado em AMI para uma arquitetura baseada em Docker-Kubernetes em poucas semanas.
Sumit Rao
AVP de Ciência de Dados
A TrueFoundry tem sido fundamental em nossos casos de uso de Machine Learning. Eles ajudaram nossa equipe a obter valor mais rapidamente do Machine Learning.
Vivek Suyambu
Engenheiro de Software Sênior
A TrueFoundry facilita a implantação e o ajuste fino de LLMs de código aberto. Sua plataforma intuitiva, enriquecida com um painel repleto de recursos para gerenciamento de modelos, é complementada por uma equipe de suporte que vai além.
9.9
Qualidade do Suporte
G 2
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