Ajuste um modelo de cliente independente no SDK de treino da FusionPointAI, com um objectivo acordado, dados preparados e avaliação mensurável.
O SDK carrega e ajusta o modelo-aluno no ambiente escolhido. O site/API coordena a sessão, a configuração, os dados preparados, o progresso e a entrega do artefacto. O AI Hosting é opcional e facturado separadamente.
O site/API autentica a chave `ai:training`, abre uma sessão para uma tarefa paga, prepara e transfere os dados de treino e validação reservados, e fornece o objectivo e a configuração. O SDK carrega e ajusta o modelo-aluno no FusionPointAI AI Hosting, no centro de dados do cliente ou no Google Colab ou ambiente semelhante. Devolve à sessão o progresso, a avaliação e o relatório do artefacto criado localmente. Os exemplos de geração de dados ilustram apenas o conteúdo e o formato.
O Modelo de Referência é um modelo-professor elegível ou uma referência de desempenho. O Modelo de Cliente é um modelo-aluno independente cujos pesos são treinados. Uma instrução descreve o objectivo; não altera por si só os pesos do modelo nem copia um modelo proprietário.
Descreva o idioma-alvo, a especialização ou capacidade, os critérios de desempenho e a forma de entrega pretendida. O site prepara a configuração e a sessão; o SDK executa o treino no ambiente escolhido.
Escolha entre os modelos-aluno, métodos de treino, dimensões de conjuntos de dados, requisitos computacionais e formatos de entrega elegíveis para a configuração de referência seleccionada. As opções fora do âmbito aprovado exigem um orçamento comercial separado, em vez de um total de calculadora arbitrário.
Defina a tarefa e os critérios de aceitação antes do treino. Utilize conjuntos de dados autorizados pelo cliente ou recursos educativos licenciados e aprovados para o projecto. A preparação dos dados, a proveniência, as utilizações permitidas e as divisões para avaliação têm de ser estabelecidas antes da execução.
O modelo-aluno é carregado e ajustado no SDK de treino da FusionPointAI, que funciona no FusionPointAI AI Hosting, no centro de dados do cliente ou no Google Colab ou ambiente semelhante. O VPS do site não executa o treino por GPU.
Avalie o modelo resultante num conjunto de avaliação reservado, devidamente documentado. Os relatórios distinguem o objectivo pretendido do resultado efectivamente alcançado. O desempenho ao nível do modelo de referência é um objectivo de avaliação, não uma promessa incondicional de equivalência em todas as tarefas.
O orçamento aprovado identifica o material a entregar, a licença do modelo, o formato do artefacto e quaisquer dependências de adaptadores ou modelos-base. A entrega para descarregamento não exige uma subscrição do Alojamento de IA. A implementação dedicada é uma modalidade de entrega opcional, quando suportada.
Um plano de treino elegível adquirido inclui acesso à API do modelo de referência durante o período de treino aprovado. O acesso começa após a confirmação do pagamento e termina na data de expiração registada ou quando for revogado anteriormente nos termos do acordo. Não se renova indefinidamente; a continuação exige uma subscrição elegível separada.
O acesso ao projecto segue as permissões existentes da conta e da tarefa. Os dados de treino e os artefactos entregues estão sujeitos aos controlos estabelecidos de ficheiros privados e retenção. Não carregue dados sem os direitos necessários e sem que os termos acordados abranjam o seu tratamento.
Um exemplo de dados de treino gerados pode associar um pedido em alemão a uma resposta pretendida, mantendo exemplos separados para validação. É apenas uma ilustração da preparação de dados.
O treino desenvolve capacidades num modelo de cliente independente. A engenharia adapta um artefacto existente quanto à dimensão, precisão, execução ou implementação. Os fluxos de trabalho podem reutilizar os mesmos serviços de preparação, avaliação e entrega sem se tornarem sistemas duplicados.
Pode iniciar a configuração. O treino efectivo só começa depois de estarem satisfeitos os requisitos de permissões, dados aprovados, modelo-aluno compatível, orçamento exacto, pagamento e execução.
Não está implícita qualquer transferência automática. O modelo de cliente é treinado separadamente; os materiais a entregar e a respectiva licença são definidos no orçamento aprovado.
Não, de forma incondicional. Os objectivos de capacidade acordados são avaliados com referências documentadas e os resultados medidos são comunicados.
Não, se o material aprovado a entregar for um artefacto descarregável. As implementações alojadas suportadas têm um preço separado do projecto de treino, que é pago uma única vez.
Expira no fim do período de treino registado. Depois, pode escolher uma subscrição separada da API Ilimitada que esteja disponível.
