LLM à medida sobre modelos abertos, afinados com os seus dados e nos seus servidores, sem que nada saia da sua rede.
As seis configurações que mais entregamos, e qualquer outra que as suas regras sobre dados exijam.
Modelos abertos nos seus próprios servidores, sem ligação à internet quando as suas regras o exigem.
Modelos servidos a partir da sua própria conta na cloud, na região onde os seus dados têm de ficar.
Um modelo privado para o trabalho sensível e de grande volume, e um modelo alojado de fronteira só para o que faz melhor.
Modelos abertos adaptados aos seus documentos, termos e formatos, e modelos pequenos treinados para uma só tarefa.
Pesquisa em documentos, assistentes e agentes de IA construídos sobre o modelo privado, para que os seus dados nunca saiam da sua rede.
O modelo rápido, acessível e atualizado depois do lançamento, com cada pedido registado.
Seis passos, desde o que o modelo tem de fazer até um modelo que a sua equipa usa todos os dias no seu próprio hardware.
Os seus casos de uso, dados e conformidade, e o que custa face a uma API alojada.
Modelos abertos testados com os seus casos e um escolhido, com o hardware dimensionado nas suas instalações ou numa cloud privada.
Fine-tuning ou recuperação onde compensa, e ligado às suas aplicações.
Precisão, latência e alucinações medidas, com os controlos de acesso e auditoria verificados.
Servido atrás do seu próprio gateway, com início de sessão único e monitorização.
Atualizações do modelo, patches e prevenção, ou uma passagem para a sua própria equipa.
Os seus casos de uso, dados e conformidade, e o que custa face a uma API alojada.
Modelos abertos testados com os seus casos e um escolhido, com o hardware dimensionado nas suas instalações ou numa cloud privada.
Fine-tuning ou recuperação onde compensa, e ligado às suas aplicações.
Precisão, latência e alucinações medidas, com os controlos de acesso e auditoria verificados.
Servido atrás do seu próprio gateway, com início de sessão único e monitorização.
Atualizações do modelo, patches e prevenção, ou uma passagem para a sua própria equipa.
O que integramos num modelo privado, ajustado a onde corre e a quem o usa.
Sem chamadas a serviços de IA externos: prompts, ficheiros e respostas ficam na infraestrutura que controla.
Um endpoint compatível com a OpenAI, para que ferramentas e código mudem trocando só um endereço.
Entra-se com o seu início de sessão único, e cada equipa chega só aos modelos e dados que lhe cabem.
Quem perguntou o quê, quando e que modelo respondeu, num registo que é seu.
Quotas de pedidos e tokens por equipa ou app, para que uma carga não deixe as outras sem recursos.
Modelos quantizados e agrupados para caber nas suas GPU, sem descer abaixo da fasquia de qualidade.
Cada novo modelo aberto é avaliado com os seus casos, e só entra se ganhar.
Débito, latência, erros e carga de GPU acompanhados, com alertas antes de os utilizadores notarem.
Injeção de prompts, fugas de dados e regras de acesso testadas antes do lançamento e após cada alteração.
Algo novo com IA, ou IA no software que já tem.
Um MVP de IA com as funcionalidades que mais importam, para lançar e aprender.
Um produto de IA desenhado, construído e lançado por inteiro, por uma só equipa.
Engenheiros de IA que se juntam à sua equipa, ou uma equipa dedicada que conduz o trabalho.
IA integrada nos sistemas que já usa, com os seus dados e permissões.
Uma demo ou prova de conceito tornada fiável, segura e medida, pronta para utilizadores reais.
Alojado e monitorizado, com modelos avaliados e atualizados à medida que os dados mudam, acordado consigo.
Desenvolvimento de software à medida para cada setor: web, móvel e IA, construído e auditado em segurança pela mesma equipa.
Também desenvolvemos software para seguros (insurtech), administração pública (govtech), energia e media. Se o seu setor não estiver na lista, também podemos desenvolver software para ele.
Três produtos próprios, desenhados, construídos e mantidos pela equipa que implementaria o seu LLM privado.
Retalho · SaaS
Um sistema de ponto de venda que reúne vendas, inventário e talões no terminal, no tablet e no telemóvel.
Viagens
Uma app de reservas de viagem cujo assistente de IA encontra voos, hotéis e ideias de viagem, até à reserva confirmada.
IA
Um assistente de IA para apoio ao cliente e vendas, que responde a dúvidas e orienta os compradores.
O que as equipas perguntam antes de correr um modelo na sua própria infraestrutura, respondido com clareza.
Quando os seus dados não podem ir para um fornecedor externo, quando o seu volume torna caro pagar por token, ou quando precisa de controlar a velocidade e a disponibilidade. Para um protótipo, ou para o raciocínio mais difícil, uma API alojada é muitas vezes o melhor ponto de partida, e dizemos-lho. Muitas equipas acabam num modelo híbrido: privado para o sensível e o rotineiro, alojado para o resto.
Sim. Implementamos on-premise, na sua própria conta na cloud ou totalmente isolado. Numa instalação isolada, os modelos, as suas dependências e cada atualização são trazidos sem ligação, e os servidores não têm caminho para fora.
Llama, Qwen, Mistral, Gemma e DeepSeek, entre outros. Os melhores modelos abertos já igualam os alojados em muitas tarefas do dia a dia, e um modelo afinado pode superá-los nas suas, embora não em tudo. Primeiro testamos os candidatos com os seus próprios exemplos, para que veja a diferença antes de decidir.
Depende do tamanho do modelo e do seu tráfego. Um modelo pequeno funciona com uma só GPU; um grande precisa de várias, ou de uma versão quantizada que caiba em menos. Dimensionamos o hardware para a sua carga de trabalho antes de comprar o que quer que seja, e podemos trabalhar com servidores que já tenha.
Para responder com os seus documentos, o RAG costuma bastar e mantém os dados atualizados. O fine-tuning serve para um formato, um tom ou uma tarefa concreta, e permite que um modelo pequeno faça o trabalho de um maior. Treinar um modelo de raiz raramente compensa; diremos se o seu caso é a exceção.
Normalmente, de umas centenas a uns milhares de bons exemplos da tarefa, que ajudamos a reunir e limpar. O treino corre na sua infraestrutura ou na sua conta na cloud, por isso os dados nunca saem dela, e os dados pessoais podem ser removidos antes.
Sim. O modelo disponibiliza uma API compatível com a OpenAI, por isso a maioria das ferramentas e do código liga-se tal como está. Por cima construímos RAG privado sobre os seus documentos, assistentes para as suas equipas e agentes de IA que atuam nos seus sistemas.
Prompts, ficheiros e respostas ficam dentro da sua rede. Entra-se com o seu início de sessão único, cada equipa chega só ao que lhe cabe, cada pedido fica registado e a implementação é testada contra injeção de prompts e fugas de dados antes do lançamento.
Normalmente, seus: num trabalho para um cliente, os pesos afinados, os dados de treino, o código e a configuração são seus conforme o acordo, e funcionam na infraestrutura que controla. As licenças dos modelos abertos variam, e verificamos que cada uma serve o seu uso.
Testar modelos com os seus casos e dimensionar o hardware leva uma a duas semanas, uma primeira implementação duas a seis, e o fine-tuning mais umas semanas quando compensa. O custo de funcionamento é sobretudo o hardware ou as GPU na cloud, um custo fixo em vez de uma fatura por token. Depois de uma primeira chamada enviamos uma estimativa por escrito.
