Fine-Tuning de LLM: um modelo de IA proprietário que a sua empresa realmente possui
APIs de prateleira fazem toda empresa soar igual — e roteiam seus dados por uma infraestrutura que você não controla.
Fazemos fine-tuning e treinamento de modelos de linguagem com os dados, o vocabulário e os fluxos de trabalho da sua organização. O resultado é um modelo implantado na sua infraestrutura — on-premise ou nuvem privada — independente de preços, limites e mudanças de política das Big Techs. O trabalho é conduzido pessoalmente por Dheiver Santos, PhD, engenheiro de machine learning com experiência sênior de indústria (SX Negócios, Grupo Boticário) e criador do framework open-source Mangaba.AI.
O que você recebe
- Preparação de dados: limpeza, estruturação e conversão do conhecimento interno em datasets de treino.
- Fine-tuning com LoRA ou treinamento completo, escolhido pelo seu volume de dados, orçamento e requisitos de privacidade.
- Avaliação rigorosa contra os seus casos de uso reais — não benchmarks genéricos.
- Orientação de deploy para inferência on-premise ou em nuvem privada (inclusive modelos GGUF quantizados em hardware modesto).
- Trilha de capacitação prática para o seu time técnico manter e evoluir o modelo.
Como funciona
- Conversa de escopo — mapeamos caso de uso, fontes de dados e restrições de privacidade.
- Auditoria de dados — avaliamos se seus dados sustentam o fine-tuning e que preparação exigem.
- Treino e avaliação — rodadas iterativas de fine-tuning com métricas verificáveis.
- Entrega — deploy na sua infraestrutura e treinamento do time.
Perguntas frequentes
Fine-tuning é melhor que RAG ou engenharia de prompt?
Resolvem problemas diferentes. RAG injeta conhecimento na hora da consulta; fine-tuning muda como o modelo escreve, raciocina e segue as convenções do seu domínio. Muitos sistemas em produção combinam os dois — ajudamos a escolher pelo seu caso, não pelo hype.
De quantos dados precisamos?
Um fine-tuning útil pode começar com alguns milhares de exemplos de alta qualidade. Qualidade e consistência importam muito mais que volume bruto; a auditoria de dados mostra exatamente onde você está antes de investir.
O modelo roda sem enviar dados a terceiros?
Sim — esse é o ponto. O modelo ajustado roda nos seus servidores ou nuvem privada. Nenhum prompt ou documento sai da sua infraestrutura.
Outros serviços: Auditoria de Riscos de IA · Treinamento Executivo em IA