Создание локальных LLM-моделей и сбор данных для обучения кастомного датасета

Разворачиваем большие языковые модели на локальных или облачных серверах компании. Подбираем подходящую модель, настраиваем инфраструктуру и подключаем внутренние документы, переписки, базы знаний и другие корпоративные источники. Собираем, очищаем, размечаем и обогащаем данные для поиска, обучения и дообучения. Используем Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, gpt-oss и другие открытые модели. Система может работать в закрытом контуре без передачи информации во внешние ИИ-сервисы.

• Ключевые слова:
• поиск
• модели
• данных
• контур
• разметка
• датасета
• gpt
• qwen
• обучение
• корпоративный
• знаний
• развертывание
• rag
• конфиденциальный
• документам
• нейросеть
• база
• подготовка
• юристов
• дообучение
• система
• mistral
• ии
• локальная
• llama
• закрытый
• oss
• llm