Mistral Forge
Корпоративная система Mistral AI для обучения моделей на внутренних данных: подготовка данных, обучение, выравнивание, оценка и инференс.
Mistral Forge — корпоративная система Mistral AI для создания моделей, обученных на внутренних знаниях компании. Вместо универсальной модели на публичных данных организация получает модель, которая знает её терминологию, регламенты, кодовую базу и операционные процессы. Forge закрывает весь цикл: подготовку доменных примеров и синтетических данных, предобучение и дообучение, выравнивание через обучение с подкреплением, оценку по метрикам бизнеса и управление версиями моделей, наборов данных и запусков обучения. Готовые модели обслуживаются с учётом политик безопасности, а развёртывание возможно в частном облаке, на своей инфраструктуре или на вычислительных мощностях Mistral AI. Отдельный акцент сделан на работе агентов: автономный агент может ставить задачи обучения, подбирать гиперпараметры и генерировать данные, формулируя цель обычным языком.
Возможности
Подготовка доменных данных
Генерация обучающих примеров под рабочие процессы, редкие сценарии и требования комплаенса.
Полный цикл обучения
Предобучение, дообучение и обучение с подкреплением на внутренних массивах данных, включая неструктурированные.
Архитектуры моделей
Плотные и mixture-of-experts модели, мультимодальные входы с текстом, изображениями и аудио.
Оценка по метрикам бизнеса
Проверка на корпоративных KPI, регрессионные наборы тестов и контроль дрейфа поведения модели.
Изоляция и аудит
Изолированные данные, управляемые конвейеры обучения и прослеживаемость каждого изменения.
Гибкое развёртывание
Инференс в частном облаке, на своей инфраструктуре или на мощностях Mistral AI с контролем размещения данных.
Агент-first подход
Агент запускает обучение, подбирает гиперпараметры и генерирует данные, получая задачу обычным языком.
Прикладные сценарии
Адаптация под модернизацию кода, промышленную инженерию, кибербезопасность и количественные исследования.
Кому подойдёт
- Разработчики
Дообучают модели на своих репозиториях и стандартах, чтобы агенты писали и проверяли код по внутренним практикам.
- Исследователи и учёные
Строят доменные модели и проверяют гипотезы на собственных данных и метриках.
- Аналитики
Оценивают качество моделей на корпоративных KPI и следят за дрейфом после обновлений.
- Предприниматели и руководители
Получают модели и агентов, работающих в контуре компании и под её политиками.
- Менеджеры проектов и продуктов
Ведут цикл версий моделей и данных с прослеживаемостью решений.
Как начать
- Обсудить с командой Mistral AI задачи, данные и требования к инфраструктуре.
- Подготовить корпоративные наборы данных и доменные примеры для обучения.
- Запустить предобучение или дообучение модели с выбранной архитектурой.
- Выровнять поведение модели и проверить её на внутренних метриках и регрессионных наборах.
- Развернуть модель в нужном контуре и отслеживать дрейф при обновлениях.
Тарифы
Условия определяются индивидуально под проект; отдельного тарифа для частных пользователей нет.
Ограничения
- Доступ согласуется с компанией: самостоятельной регистрации нет.
- Стоимость и сроки определяются под конкретный проект.
- Качество результата зависит от объёма и чистоты внутренних данных.
- Обучение требует вычислительных ресурсов и времени.
- Работа с чувствительными данными подчиняется внутренним политикам компании.
Платформы и интеграции
Соседи по смыслу
за последний месяц