labs@atheron:~/services/ai$ agent run --tools --eval
Agents et modèles d’IA
Du vrai travail, dans les limites que vous fixez.
Nous bâtissons sur tous les modèles de pointe, sur des modèles open source exploités où vous le voulez, ou sur un LLM sur mesure que nous créons pour vous. Nous vous aidons à choisir celui qui convient à vos données et à votre budget. Nous entraînons nos propres modèles sur nos propres GPU, alors nos conseils viennent de la pratique.
// ce que nous bâtissons
Un assistant, ou plusieurs agents.
01
Tout modèle de pointe
02
Modèles open source
03
Systèmes agentiques
04
Recherche augmentée (RAG)
05
Affinage
06
LLM sur mesure
07
Inférence
08
Évaluation
// notre façon de bâtir
Des limites dans les outils mêmes.
- Nous bâtissons nous aussi avec des agents. Des agents d’IA, dirigés et révisés par nos ingénieurs, posent les fondations de chaque projet, ce qui garde nos ingénieurs principaux sur le travail critique.
- Un agent ne peut faire que ce que ses outils permettent. Nous inscrivons vos limites dans les outils, pour qu’une consigne habile ne puisse pas les contourner.
- Chaque agent reçoit un jeu d’évaluation avant d’avoir des utilisateurs. Chaque changement est mesuré par rapport à ce jeu.
- Les renseignements personnels restent hors des journaux. Les conversations ne sont conservées que s’il y a une raison de le faire.
- Les coûts sont comptés par appel, avec un plafond quotidien, pour qu’une journée chargée ne se transforme jamais en facture surprise.
// technologies
Nos outils habituels.
- modèles
- Tous les modèles de pointe, des modèles open source sur votre matériel, ou un LLM sur mesure entraîné pour vous
- entraînement
- PyTorch, XGBoost, CUDA, Hugging Face transformers
- recherche
- PostgreSQL avec recherche vectorielle, ou un index dédié quand l’échelle l’exige
- agents
- Appels d’outils avec entrées typées, diffusion en continu, mise en cache des consignes et plafonds de dépenses
- matériel
- GPU infonuagiques, ou serveurs GPU Lenovo ThinkSystem que nous spécifions et installons
// un premier projet typique
Un agent pilote sur vos données.
Un agent, trois ou quatre de vos outils, une recherche dans vos documents et un jeu d’évaluation. Ouvrez ce projet dans l’estimateur pour en voir le coût.
// preuve
ATON AI et nos vérifications
Un modèle de négociation que nous entraînons sur nos propres GPU, un étiqueteur de nouvelles qui roule localement, et les vérifications automatisées qui révisent notre code toutes les quatre heures.
// questions
Questions sur les projets d’IA.
Nos données entraîneront-elles un autre modèle?
Pas par nous. Nous choisissons des fournisseurs et des réglages qui n’entraînent pas de modèles sur vos données, ou nous exploitons des modèles à poids ouverts sur du matériel que vous contrôlez.
Faut-il nos propres GPU?
Généralement pas pour commencer. Les modèles hébergés et les GPU loués suffisent pour la plupart des projets pilotes. Si vous entraînez souvent ou devez garder vos données sur place, nous pouvons spécifier et installer un serveur GPU pour vous.
Comment savoir si l’agent a raison?
Nous bâtissons d’abord un jeu d’évaluation à partir de vrais exemples, puis nous mesurons chaque version par rapport à ce jeu. Vous terminez un projet pilote avec des chiffres, pas une impression.
Combien coûte l’exploitation?
Ça dépend du modèle et de votre trafic. Nous l’estimons avec vous, nous la plafonnons, et nous prenons des modèles moins chers pour les étapes qui n’ont pas besoin du meilleur.
// secteurs
Dans votre secteur.
Voyez à quoi ça ressemble dans votre secteur : les questions que posent les acheteurs, et des exemples de projets avec une fourchette de prix.
// à voir aussi
Souvent bâtis ensemble.
// où nous travaillons
Trouvez votre marché.
Voyez ce que ce travail donne dans votre ville, les questions qu’on y pose et les prix dans votre devise.
// démarrer
Vous ne savez pas lequel il vous faut?
Parlez-nous du problème, pas de la solution. Nous vous dirons ce que nous bâtirions, et ce que nous ne bâtirions pas.