Des modèles spécialisés et optimisés pour l'entreprise
Plateforme MLOps Jeanne.AI
Composants de la plateforme MLOps Jeanne.AI
Modèle
En fonction des besoins de votre entreprise, vous pouvez tirer parti de nos propres modèles Jeanne.AI pré entraînés ou nous pouvons vous aider à personnaliser des modèles de base open source (par exemple, LLAMA ou Falcon). Notre valeur ajoutée consiste à vous aider à choisir le bon modèle et à automatiser le processus d'ajustement de ces modèles avec vos données pour des applications plus personnalisées.
Instructions / Fine tuning / RHLF
Une fois le modèle de base prêt, du texte peut être généré en fournissant au modèle un prompt ou un mode d'instruction en fonction du cas d'usage. Nous procédons avec vous au fine tuning du modèle et si nécessaire, nous pouvons renforcer la pertinence des réponses avec du RLHF. Cette méthode d’apprentissage par renforcement peut aider les modèles à s’adapter à des environnements complexes en se basant sur les connaissances humaines.
Surveillance
Nous enregistrons les invites (prompts), les réponses et les commentaires des utilisateurs pour surveiller les performances et détecter la dérive du modèle. Ensuite, nous utilisons les informations fournies pour affiner le modèle via un processus d'entraînement du modèle en continu pour éviter les effets d'oubli catastrophique (catastrophic Interference).
API / Interfaces
Nous vous fournissons l'interface pour l'inférence avec la plateforme Jeanne.AI et le ou les modèles déployés via une API standardisée. Un conteneur Docker prêt à être déployé vous permet d'interagir en direct avec votre AI générative. Cela vous donnera le contrôle sur le processus et vous aidera à optimiser la vitesse.
Plateforme
Nous vous fournissons tous les composants nécessaires pour déployer et maintenir la plateforme Jeanne.Ai de bout en bout tout au long de son cycle de vie sur votre infrastructure ou chez un de nos partenaires hébergeurs de confiance. En fonction du cas d'usage et de la sensibilité des données, nous vous conseillons sur le dimensionnement de l'infrastructure et sa localisation.
