Taylor AI

Представьте, что вам нужна собственная языковая модель, обученная на ваших данных, но вы не хотите возиться с GPU-кластерами и писать бесконечные пайплайны для обучения. Именно здесь на помощь приходит Taylor AI. Эта платформа позволяет дообучать (fine-tune) open-source модели, такие как Llama 2 и Mistral, максимально просто: вы загружаете датасет, выбираете базовую модель, а Taylor AI берет на себя всё остальное — от самого обучения до оценки и деплоя. На выходе вы получаете кастомную модель с простым API, которую легко интегрировать в любой проект.

Весь процесс дообучения здесь максимально упрощен. Данные можно загрузить в привычных форматах CSV или JSON, настроить параметры обучения через веб-интерфейс и в реальном времени следить за прогрессом. Как только обучение завершено, Taylor AI развертывает модель в production с автоматическим масштабированием. Также в платформу встроены инструменты оценки, чтобы можно было сравнивать разные версии моделей и отслеживать их эффективность. Отдельный плюс — приватность: ваши данные не используются для обучения чужих моделей и остаются в вашем контролируемом окружении.

Taylor AI идеально подойдет разработчикам и командам, которым нужна модель под конкретную нишу или узкий кейс, но нет ресурсов на полноценный ML ops. Например, с помощью сервиса можно создать чат-бота для поддержки, который знает всю вашу внутреннюю базу знаний, AI-помощника по коду, знакомого с проприетарными библиотеками, или инструмент для копирайтинга, который идеально попадает в tone of voice вашей компании.