H2O.ai ha annunciato il lancio dell’Enterprise LLM Studio in collaborazione con Dell. Questa nuova offerta fornisce un servizio di Fine-Tuning-as-a-Service, permettendo alle aziende di addestrare, testare, valutare e distribuire modelli di intelligenza artificiale specifici per il dominio utilizzando i propri dati, il tutto in modo sicuro e scalabile.
Progettato dai migliori Kaggle Grandmasters del mondo, l’Enterprise LLM Studio automatizza l’intero ciclo di vita dei Large Language Models (LLM), dalla generazione e cura dei dati fino al fine-tuning, valutazione e distribuzione. Supporta LLM open-source, di ragionamento e multimodali come DeepSeek, Llama, Qwen, H2O Danube e H2OVL Mississippi. Attraverso la distillazione e il fine-tuning di questi modelli, i clienti di H2O.ai possono ottenere una riduzione dei costi e miglioramenti nella velocità di inferenza.
Le caratteristiche principali sono:
- Distillazione del Modello: Comprimi LLM più grandi in modelli più piccoli ed efficienti, mantenendo le capacità specifiche del dominio.
- Fine-Tuning Senza Codice: Adatta modelli pre-addestrati attraverso un’interfaccia intuitiva, senza necessità di competenze avanzate in intelligenza artificiale.
- Ottimizzazione Avanzata: Supporta tecniche come l’addestramento distribuito, FSDP, LoRA e QLoRA a 4 bit.
- Addestramento e Distribuzione Scalabili: Infrastruttura ad alte prestazioni per carichi di lavoro aziendali.
- Integrazione Semplice: API rapide per flussi di lavoro di intelligenza artificiale in produzione.
I benefici dimostrati sono:
- Riduzione dei Costi: LLM open-source fine-tuned hanno ridotto le spese fino al 70%.
- Riduzione della Latenza: L’ottimizzazione ha ridotto i tempi di inferenza del 75%.
- Soluzione Self-Hosted: Preserva la privacy dei dati, garantisce flessibilità ed evita il lock-in del fornitore.
- Riproducibilità: Altri team possono riutilizzare modelli open-source raffinati per iterare su nuovi problemi.
- Scalabilità: Gestisce il 500% di richieste in più rispetto alle soluzioni precedenti.
Con la crescente adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende, la necessità di modelli specifici per dominio è diventata cruciale. La distillazione dei modelli riduce le dimensioni e la complessità degli LLM, rendendoli più efficienti senza compromettere le prestazioni. Il fine-tuning, d’altra parte, adatta questi modelli a compiti specifici, garantendo risultati più pertinenti e accurati. Queste tecniche combinano efficienza e personalizzazione, offrendo soluzioni di intelligenza artificiale ad alte prestazioni su misura per le esigenze aziendali.