इस चरण के दौरान, हम आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और लक्ष्यों, बाजार की चुनौतियों, मॉडल के संचालन के संदर्भ और LLM द्वारा संबोधित किए जाने वाले उपयोग मामलों की पहचान करते हैं। अंत तक, हम स्पष्ट लक्ष्य और सफलता के मानदंड परिभाषित करेंगे।

हम डेटा को साफ करके और एनोटेट करके प्रशिक्षण डेटा तैयार करते हैं। इसमें विसंगतियों को हल करना, गायब मूल्यों को संभालना और डेटा को लेबल करना शामिल है ताकि LLM उनसे सीख सके।

परिणाम एक बेहतर और उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा सेट है जो आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अनुकूलित है।

इसके बाद, हम आपकी आवश्यकताओं के आधार पर सबसे उपयुक्त LLM आर्किटेक्चर का चयन करते हैं।

हम आपके तैयार डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित और अनुकूलित करते हैं ताकि प्रदर्शन को अधिकतम किया जा सके।

फिर हम यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल का मूल्यांकन करते हैं कि यह आपके लक्षित प्रदर्शन संकेतकों को पूरा करता है। इस प्रक्रिया में प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सुधार के कई पुनरावृत्तियाँ शामिल हैं।

एक बार परीक्षण हो जाने के बाद, हम एक स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चर पर कस्टम LLM को तैनात करते हैं। हम आपके मॉडल को अद्यतित रखने के लिए होस्टिंग, रखरखाव और निरंतर समर्थन का ध्यान रखते हैं। जैसे-जैसे आपके डेटा और उपयोग के मामले समय के साथ विकसित होते हैं, हम निरंतर उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए LLM को फिर से प्रशिक्षित और सुधार सकते हैं।