Ajusta un modelo independiente para el cliente dentro del SDK de entrenamiento de FusionPointAI, con un objetivo acordado, datos preparados y una evaluación medible.
El SDK carga y ajusta el modelo alumno en el entorno elegido. El sitio/API coordina la sesión, la configuración, los datos preparados, el progreso y la entrega del artefacto. AI Hosting es opcional y se factura por separado.
El sitio/API autentica la clave `ai:training`, abre una sesión para un trabajo pagado, prepara y transfiere los datos de entrenamiento y validación reservados, y proporciona el objetivo y la configuración. El SDK carga y ajusta el modelo alumno en FusionPointAI AI Hosting, en el centro de datos del cliente o en Google Colab o un entorno similar. El SDK devuelve a la sesión el progreso, la evaluación y el informe del artefacto generado localmente. Los ejemplos de generación de datos solo ilustran el contenido y el formato.
El modelo de referencia es un modelo docente apto o una referencia de rendimiento. El modelo de tu organización es un modelo alumno independiente cuyos pesos se entrenan. Una instrucción describe el objetivo; por sí sola no modifica los pesos ni copia un modelo propietario.
Describe el idioma, la especialización o la capacidad que buscas, los criterios de rendimiento y tus preferencias de entrega. El sitio prepara la configuración y la sesión; el SDK ejecuta el entrenamiento en el entorno elegido.
Elige entre los modelos alumno, métodos de entrenamiento, tamaños de conjuntos de datos, requisitos de cómputo y formatos de entrega aptos para la configuración de referencia seleccionada. Las opciones fuera del alcance aprobado requieren un presupuesto comercial independiente, no un total arbitrario de una calculadora.
Define la tarea y los criterios de aceptación antes del entrenamiento. Utiliza conjuntos de datos autorizados por el cliente o recursos educativos con licencia y aprobados para el proyecto. Antes de la ejecución deben definirse la preparación de los datos, su procedencia, los usos permitidos y los conjuntos reservados para la evaluación.
El modelo alumno se carga y se ajusta dentro del SDK de entrenamiento de FusionPointAI, que se ejecuta en FusionPointAI AI Hosting, en el centro de datos del cliente o en Google Colab o un entorno similar. El VPS del sitio no realiza el entrenamiento con GPU.
Mide el modelo resultante con un conjunto de evaluación documentado que se haya mantenido separado del entrenamiento. Los informes distinguen el objetivo solicitado del resultado realmente obtenido. El nivel de rendimiento del modelo de referencia es un objetivo de evaluación, no una promesa incondicional de equivalencia para todas las tareas.
El presupuesto aprobado especifica el entregable, la licencia del modelo, el formato del artefacto y las dependencias de adaptadores o modelos base, si las hubiera. La entrega descargable no requiere una suscripción a AI Hosting. Si es compatible, el despliegue dedicado es una modalidad de entrega opcional.
Un plan de entrenamiento apto y adquirido incluye acceso a la API del modelo de referencia durante el periodo de entrenamiento aprobado. El acceso comienza cuando se confirma el pago y termina en la fecha de caducidad registrada, o antes si se revoca conforme al acuerdo. No se renueva indefinidamente; para mantenerlo se necesita otra suscripción apta.
El acceso al proyecto se rige por los permisos existentes de cuenta y tarea. Las entradas de entrenamiento y los artefactos entregados están sujetos a los controles establecidos de privacidad de archivos y conservación. No subas datos si no tienes los derechos necesarios o si las condiciones de tratamiento acordadas no los cubren.
Un ejemplo de datos de entrenamiento generados podría emparejar una consulta en alemán con una respuesta objetivo, y reservar otros ejemplos para la validación. Es solo una ilustración de la preparación de datos.
El entrenamiento desarrolla capacidades en un modelo independiente de tu organización. La ingeniería adapta un artefacto existente para ajustar su tamaño, precisión, entorno de ejecución o despliegue. Ambos procesos pueden reutilizar los mismos servicios de preparación, evaluación y entrega sin convertirse en sistemas duplicados.
Puede iniciar la configuración. El entrenamiento efectivo solo comienza cuando se cumplen los permisos necesarios, se aprueban los datos, hay un modelo alumno compatible, se acepta el presupuesto exacto, se confirma el pago y se satisfacen los requisitos de ejecución.
No se presupone ninguna transferencia automática. El modelo de tu organización se entrena por separado y el presupuesto aprobado define los entregables y la licencia.
No se garantiza de forma incondicional. Las capacidades acordadas se evalúan con pruebas documentadas y se comunican los resultados medidos.
No, si el entregable aprobado es un artefacto descargable. Los despliegues alojados compatibles se presupuestan por separado del proyecto de entrenamiento, que se cobra una sola vez.
Caduca al finalizar el periodo de entrenamiento registrado. Después puedes elegir una suscripción independiente de Unlimited API que esté disponible.
