Fine-tuning LLM
Su Misura per Te
Addestriamo modelli linguistici open source sui tuoi dati aziendali con tecniche LoRA e QLoRA. Performance di GPT-4 a una frazione del costo, con i tuoi dati che restano privati.
Cos'è il Fine-tuning?
Il fine-tuning è il processo di addestramento aggiuntivo di un modello pre-trained sui tuoi dati specifici. Il risultato è un modello che "parla" come te, conosce il tuo dominio e segue il tuo stile.
Modello Base
Llama, Mistral, Gemma... modelli potenti ma generici:
- • Conoscenza generale del mondo
- • Stile di risposta standard
- • Non conosce il tuo dominio
- • Non segue il tuo tone of voice
Dopo Fine-tuning
Lo stesso modello, trasformato per te:
- ✅ Esperto del tuo settore
- ✅ Usa la tua terminologia
- ✅ Segue il tuo stile comunicativo
- ✅ Output nel formato che preferisci
Tecniche di Fine-tuning
LoRA
Low-Rank Adaptation
Aggiunge piccoli moduli trainabili al modello base senza modificare i pesi originali. Efficiente e reversibile.
- • ~1-5% dei parametri trainati
- • Richiede 1x GPU A100/H100
- • Adapter da pochi MB
- • Facile da switchare/combinare
QLoRA
Quantized LoRA
Combina LoRA con quantizzazione 4-bit. Permette di fine-tunare modelli enormi su GPU consumer.
- • Modello base quantizzato a 4-bit
- • Fino a 70B su RTX 4090/5090
- • Qualità quasi pari a LoRA full
- • Costi drasticamente ridotti
Full Fine-tuning
Tutti i parametri
Addestramento completo di tutti i pesi. Massima qualità ma richiede risorse significative.
- • 100% parametri trainati
- • Richiede cluster multi-GPU
- • Migliore per task molto specifici
- • Costi elevati, max performance
Quando il Fine-tuning è la Scelta Giusta
Tone of Voice
Il modello deve scrivere nel tuo stile specifico (formale, colloquiale, tecnico).
Dominio Specifico
Linguaggio tecnico, terminologia di settore, gergo specialistico.
Output Strutturato
Generare sempre un formato specifico (JSON, tabelle, template).
Privacy Assoluta
I dati di training non possono uscire dalla tua infrastruttura.
Costi API
Volumi alti rendono conveniente un modello proprietario vs API pay-per-use.
Latenza
Self-hosted per latenza minima e controllo totale sull'infrastruttura.
Modelli per il fine-tuning
Llama 3.1
8B, 70B, 405B
Meta AI
Mistral
7B, Mixtral 8x7B
Mistral AI
Gemma 2
9B, 27B
Google
Qwen 2.5
7B, 14B, 72B
Alibaba
Phi-3
Mini, Small, Medium
Microsoft
DeepSeek
Coder, V2
DeepSeek
Yi
6B, 34B
01.AI
Custom
Altri modelli
su richiesta
Il Nostro Processo
Assessment
Analizziamo use case e dati disponibili
Dataset
Prepariamo e puliamo i dati di training
Training
Fine-tuning con monitoring e checkpoint
Evaluation
Test su benchmark e casi reali
Deploy
Deployment ottimizzato in produzione
Infrastruttura GPU Dedicata
Utilizziamo le nostre workstation con NVIDIA RTX 5090 (32GB) per il fine-tuning. Perfette per QLoRA su modelli fino a 70B parametri.
Crea il tuo modello personalizzato
Discutiamo del tuo use case e valutiamo insieme se il fine-tuning è la soluzione giusta.
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