中核サービス — AIチューニング

モデルは証拠で選び、ぴったり合うまでチューニング。

どのモデルが合うかを推測しません — 測定します。Gemma・gpt-oss・Llamaなどの候補モデルを、隔離されたVM環境でお客様の実ワークロードにより並行シミュレーションし、ベンチマークした上で選定・チューニング・展開します。

ご相談はこちら

jh@binah.team — 1営業日以内にご返信します。

モデル選定プロセス

モデル選択は好みではなくエンジニアリングの意思決定です。すべての案件は証拠から始まります。

ワークロード、品質基準、レイテンシ・コスト目標、データ主権の制約を、実行前に合意し文書化します。

Gemma、gpt-oss、Llamaなどの候補モデルを、隔離されたVM環境でお客様の実タスクとデータにより並行稼働させます。

モデルごとのレポートを提供します：タスク品質、レイテンシ、1,000リクエストあたりのコスト、GPU要件 — どのような決定をされても、お客様の手元に残る証拠です。

数値を根拠に、単一モデル、複数モデルの組み合わせ、あるいはClaudeとのハイブリッドを提案し、それに合わせたサービングアーキテクチャを設計します。

モデルが決まれば、お客様のドメインに適応させ、データのある場所へ届けます。

単一モデルにとどまらず、ロードマップに必要なAIインフラをともに設計します。

1つでも複数でも：大量処理は小型チューニングモデル、難しいケースはフロンティアモデル — その間のルーティング規則まで設計します。

GPUサイジング、量子化戦略、オンプレミス／VPC／ハイブリッドの比較 — CFOに提示できるコストモデルとともに。

モニタリング、モデル更新の評価ゲート、アクセス制御、監査証跡 — 最初から設計に組み込みます。

すべてのチューニング案件は、お客様が所有する資産で完結します — ロックインなし。

お問い合わせ

ご契約不要 — まずはユースケースをお聞かせください。