AI modely na mieru

Nie každý problém sa dá vyriešiť lepším promptom. Niekedy potrebujete model, ktorý rozumie práve vašim dátam.

Kedy nás firmy volajú

  • Všeobecný model nerozumie vašej terminológii, formátom ani odbornému kontextu.
  • Dáta nesmú opustiť firmu — legislatíva, zmluva so zákazníkom alebo interné pravidlo.
  • Potrebujete spracovať obraz: kontrolu kvality, detekciu, meranie, satelitné alebo dronové snímky.
  • Náklady na tokeny pri veľkých objemoch rastú rýchlejšie ako prínos.

Toto je oblasť, v ktorej máme najhlbšie korene. Patrik má PhD v odbore umelá inteligencia, počítačovému videniu sa venuje od výskumu až po nasadenie v praxi a viedol tímy na projektoch, kde model musí obstáť na dátach, ktoré nikdy nevidel — aj pre medzinárodných klientov.

V praxi to znamená, že vieme model nielen zavolať cez API, ale aj natrénovať, vyhodnotiť a nasadiť — vrátane tréningu na HPC infraštruktúre a prevádzky v Kubernetes.

Zároveň sme prvý, kto vám povie, že vlastný model nepotrebujete. Vo väčšine prípadov je lacnejšie a rýchlejšie začať dobrým promptom a RAG-om. Vlastný model dáva zmysel pri špecifickej doméne, prísnych požiadavkách na dáta alebo vysokých objemoch.

Ako to robíme

  1. 1. Overíme, či vlastný model vôbec treba

    Porovnáme baseline s existujúcim modelom oproti očakávanému prínosu tréningu. Ak je rozdiel malý, ušetríme vám desiatky tisíc eur.

  2. 2. Dáta a anotácie

    Kvalita datasetu rozhoduje viac než výber architektúry. Pomôžeme s návrhom anotačného procesu aj kontrolou konzistencie.

  3. 3. Tréning a vyhodnotenie

    Fine-tuning alebo tréning od základu podľa úlohy. Výsledok vždy porovnávame s baseline na oddelenej testovacej sade.

  4. 4. Nasadenie tam, kde má bežať

    V cloude, vo vašom dátovom centre alebo na hrane. Vrátane optimalizácie latencie a nákladov na inferenciu.

Čo dostanete

  • Natrénovaný model s dokumentovaným postupom a reprodukovateľným tréningom.
  • Porovnanie s baseline na oddelenej testovacej sade — vrátane prípadov, kde model zlyháva.
  • Nasadenie do produkcie (cloud, on-prem alebo edge) s monitoringom.
  • Váhy modelu, dáta aj kód sú vaše. Žiadny vendor lock-in z našej strany.
  • Odhad nákladov na inferenciu pri vašom očakávanom objeme.

Orientačný rozsah

Feasibility štúdia a baseline
1 500 – 3 000 €
Fine-tuning existujúceho modelu
4 000 – 12 000 €
Computer vision model na mieru
od 12 000 €
On-prem nasadenie a prevádzka
individuálne

Ceny sú orientačné a bez DPH. Cena tréningu závisí najmä od stavu a množstva anotovaných dát.

Časté otázky

Kedy sa vlastný model naozaj oplatí?

Keď máte úzku doménu s vlastnou terminológiou, veľký objem podobných požiadaviek, prísne požiadavky na to, kde smú dáta byť, alebo potrebujete nízku latenciu. Ak neplatí ani jedno, začnite bez neho.

Koľko dát potrebujeme?

Pri fine-tuningu jazykového modelu často stačí niekoľko stoviek až tisícok kvalitných príkladov. Pri počítačovom videní to býva rádovo viac a záleží na variabilite scén. Presné číslo povieme po pozretí vašich dát.

Vieme model prevádzkovať bez pripojenia na internet?

Áno. Práve to je jeden z hlavných dôvodov, prečo firmy po vlastnom modeli siahajú. Nasadenie na vlastnom hardvéri alebo na hrane robíme bežne.

Čo sa stane, keď o rok vyjde lepší model?

Preto od začiatku držíme reprodukovateľný tréning a testovaciu sadu. Prechod na novší základ je potom otázka pretrénovania a porovnania čísel, nie začínania odznova.

Povieme vám rovno, či váš problém potrebuje vlastný model — aj keď je odpoveď „nie, ušetrite si tie peniaze“.

AI modely na mieru — fine-tuning a computer vision | Grow-AI