# Training modele AI pe datele firmei, măsurate pe date noi | e-data > Antrenăm modele pe datele firmei: clasificare, predicție, viziune, limbaj și serii de timp. Măsurate pe date noi, rulate pe serverele voastre. Adresa: https://www.e-data.ro/servicii/training-modele # Modele antrenate pe datele tale. Nu pe internetul tuturor. Clasificare, predicție, viziune sau limbaj, pe istoricul firmei voastre. Antrenăm pe serverele voastre, măsurăm pe date pe care modelul nu le-a văzut și vă predăm tot ce trebuie ca să-l reantrenați. [Cere o evaluare gratuită](https://www.e-data.ro/contact?serviciu=training-modele#formular) [Vezi cum învață un model](#curba) - Antrenat pe serverele firmei - Măsurat pe date noi - Cu reantrenare inclusă 1. **Datele tale** Istoricul adunat în ani. 2. **Pregătite** Curățate și împărțite corect. 3. **Antrenare** Pe serverele firmei. 4. **Măsurat** Pe date pe care nu le-a văzut. 5. **Pe ținta voastră** Metrica care contează la voi. ## Pe scurt e-data antrenează modele pe istoricul firmei, pentru clasificare, predicție, viziune, limbaj și serii de timp. Antrenarea rulează pe serverele voastre, modelul e măsurat pe date pe care nu le-a văzut, iar la predare primiți modelul, raportul de evaluare, istoricul experimentelor, limitele lui și pipeline-ul de reantrenare. - **Pentru cine:** Firme cu ani de comenzi, tichete, măsurători sau imagini nefolosite - **Ce primești:** Modelul, raport de evaluare, experimente, limite documentate și reantrenare - **Unde rulează:** Pe serverele firmei; dacă nu aveți hardware potrivit, îl dimensionăm - **Tehnologii:** De obicei un model open-source adaptat; de la zero doar când problema o cere - **Preț:** Plan pe etape și preț fix, în scris, după evaluarea gratuită ## Aveți datele. Vă lipsește modelul. Cele mai valoroase date ale unei firme sunt de obicei cele pe care nu le folosește nimeni. - **Modelele gata făcute nu vă știu domeniul** Un model general a învățat de pe internet. Nu vă știe produsele, clienții sau excepțiile, și greșește exact acolo unde contează. - **Datele stau degeaba** Aveți ani de comenzi, tichete, măsurători sau imagini. Fără un model antrenat pe ele, sunt doar un cost de stocare. - **Pentru antrenare în cloud, datele pleacă** Ca să antrenezi la un furnizor extern, îți urci acolo istoricul firmei. Exact ce nu vrei cu datele de business. ## Curba de învățare Un model care arată perfect la antrenare poate fi inutil în producție. Mută cursorul și vezi ce se întâmplă cu eroarea când are puține sau multe date. Exemplu ilustrativ - Eroare la antrenare - Eroare pe date noi Câte date are modelul La antrenare Pe date noi Oprim la **Memorează în loc să învețe** Pe exemplele văzute pare aproape perfect. Pe exemple noi greșește des, iar cu cât antrenezi mai mult, cu atât e mai rău. Asta e supraînvățarea. Ce facem: adunăm sau generăm mai multe exemple, alegem un model mai simplu și oprim antrenarea la timp. **Învață, dar trebuie oprit la timp** Modelul prinde regula, apoi, după un punct, începe să memoreze. Momentul bun de oprire se vede doar pe date pe care nu le-a văzut. Ce facem: urmărim eroarea pe date noi la fiecare epocă și păstrăm varianta cea mai bună. **Ce învață se păstrează** Cele două curbe merg împreună. Ce a învățat pe exemplele de antrenare se vede la fel și pe exemple noi. Ce facem: verificăm că setul de test seamănă cu ce va vedea modelul în producție, ca cifra să fie reală. Curbe ilustrative, nu măsurători. Eroarea arătată e la cel mai bun moment de oprire. Forma lor e însă exact ce urmărim la fiecare antrenare reală. ## O întrebare pe care o puneți des Un model bun răspunde la o singură întrebare, foarte bine. Iată întrebările la care antrenăm cel mai des. - „În ce categorie intră?”**Clasificare** Documente, tichete, e-mailuri sau produse, încadrate automat în categoriile voastre. - „Cât o să fie?”**Predicție** Cerere, risc, durată sau preț, estimate din istoricul firmei. - „Ce se vede în imagine?”**Viziune** Defecte pe linia de producție, obiecte, citire de etichete sau verificări de calitate. - „Ce spune textul?”**Limbaj** Extragere de date, sentiment sau intenție, pe termenii din domeniul vostru, în română. - „Ce urmează luna viitoare?”**Serii de timp** Vânzări, consum sau stocuri, cu sezonalitatea și tendințele voastre reale. ## Nu primiți doar un fișier Un model fără raport, istoric și reantrenare e o cutie neagră cu termen de expirare. La predare primiți tot dosarul. - livrare/ - `model/`Modelul antrenat, gata de rulat pe serverele voastre. - `raport-evaluare.pdf`Cât de bine merge, pe date pe care nu le-a văzut, pe metricile agreate la început. - `experimente/`Ce s-a încercat, cu ce rezultat și de ce a câștigat varianta finală. - `limite.md`Unde greșește modelul și în ce situații nu trebuie folosit singur. - `reantrenare/`Scriptul care îl reantrenează când apar date noi, fără să pornim de la zero. ## Uneori, răspunsul corect e să nu antrenăm Un model propriu nu e scopul. Scopul e problema rezolvată, cu cel mai simplu instrument care merge. **Când ajung câteva reguli** Dacă decizia se poate scrie în zece rânduri de cod, nu vă vindem un model. Vă spunem asta la evaluare. **Când există deja un model bun** Pentru multe sarcini, un model open-source adaptat e mai rapid și mai ieftin decât unul antrenat de la zero. **Când datele nu ajung încă** Vă spunem câte exemple lipsesc și cum le puteți aduna, în loc să antrenăm ceva care memorează. Pentru modele de limbaj care trebuie să scrie în stilul firmei, vezi [fine-tuning pentru LLM](https://www.e-data.ro/servicii/fine-tuning-llm) . ## De la date la model în producție Fiecare etapă se termină cu ceva ce puteți verifica, nu cu o promisiune. 1. 1**Ținta** Stabilim ce prezice modelul și ce metrică decide dacă e bun pentru voi. 2. 2**Datele** Le verificăm, le curățăm și le împărțim corect, ca testul să fie cinstit. 3. 3**Antrenare** Pe serverele voastre, cu fiecare experiment notat și reproductibil. 4. 4**Evaluare** Pe date ținute deoparte, comparat cu ce folosiți azi. 5. 5**Predare** Modelul, raportul, documentația și pipeline-ul de reantrenare. ## Întrebări frecvente Câte date ne trebuie? Depinde de problemă. Pentru unele clasificări ajung câteva sute de exemple bune, pentru altele e nevoie de mii. Ne uităm la ce aveți la evaluare și vă spunem concret, inclusiv dacă nu ajung încă. Trebuie antrenat un model de la zero? Rar. De cele mai multe ori pornim de la un model open-source existent și îl adaptăm pe datele voastre. De la zero antrenăm doar când problema chiar o cere. Cum știm că modelul e bun, nu doar la test? Îl măsurăm pe date pe care nu le-a văzut niciodată, alese să semene cu ce va vedea în producție. Primiți raportul cu cifrele și cu locurile unde greșește. Pentru comparații între mai multe variante, vezi și evaluarea și benchmarking-ul. Ce se întâmplă când apar date noi? Primiți pipeline-ul de reantrenare. Modelul se actualizează pe datele noi, iar noua versiune se compară cu cea veche înainte să o înlocuiască. Datele noastre ajung undeva? Nu. Antrenarea rulează pe serverele firmei. Dacă nu aveți încă hardware potrivit, îl dimensionăm pe problema voastră. Cât costă? Depinde de problemă și de starea datelor. După evaluarea gratuită primiți un plan pe etape și un preț fix, în scris. ## Ce ar putea învăța un model din datele voastre? Arată-ne ce date aveți și ce ați vrea să prezică. Evaluarea e gratuită și vă spunem sincer dacă merită un model. [Cere o evaluare gratuită](https://www.e-data.ro/contact?serviciu=training-modele#formular) [Sună-ne: 0750 214 446](tel:+40750214446) ## Servicii înrudite - [**Etichetare și anotare** Seturi de date gata de antrenare](https://www.e-data.ro/servicii/etichetare-anotare) - [**Evaluare și benchmarking** Măsurăm cât de bine merge, nu ghicim](https://www.e-data.ro/servicii/evaluare-benchmarking) - [**MLOps și monitorizare** Modele urmărite și actualizate în producție](https://www.e-data.ro/servicii/mlops-monitorizare) - [**Rig-uri AI custom** Construit pe cerințele tale](https://www.e-data.ro/servicii/rig-uri-ai-custom) --- Sursa: e-data (E-DATA S.R.L.), https://www.e-data.ro/servicii/training-modele. Contact: contact@e-data.ro, 0750 214 446.