기준을 먼저
무엇이 좋은 결과인지, 학습 전에 숫자로 정합니다.
귀사의 과제를 위해 귀사의 데이터로 학습한 모델. 기준선을 넘는다는 증거와 함께, 합의한 비용으로 서빙합니다.
범용 모델은 거의 맞고, 거의 맞는 것으로는 충분하지 않습니다. 귀사의 데이터가 귀사의 강점인데 아무도 쓰지 않고 있습니다.
무엇이 좋은 결과인지, 학습 전에 숫자로 정합니다.
학습하기 전에 기존 모델이 어디서 실패하는지 증명합니다.
비전, 언어, 신호. 귀사의 GPU 또는 저희 GPU에서.
지연 시간과 비용을 서면으로 합의하고, 모니터링하고, 일정에 따라 재학습합니다.
생각보다 적은 경우가 많습니다. 데이터를 본 뒤 말씀드립니다.
서면 계약 아래 귀사의 클라우드 또는 저희 클라우드. 귀사의 데이터는 귀사의 모델만 학습시킵니다.
통화에서 합의하는 정액 가격.
2주: 기준선, 측정 기준, 그리고 귀사의 데이터로 얻은 첫 결과.