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Desenvolvemos modelos in-house de IA partindo do ponto zero para assegurar precisão e individualidade de soluções.

Modelos Open Source

Utilizamos modelos de IA já existentes e os adaptamos para sua necessidade, de maneira personalizada e eficaz.

Refinamento de Modelos

Refinamos modelos de IA já utilizados por sua empresa e garantimos que estes oferecem a melhor solução para seus problemas.

1 import tensorflow as tf 2 mnist = tf.keras.datasets.mnist 3 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 4 x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 5 model = tf.keras.models.Sequential([ 6 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), 7 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), 8 tf.keras.layers.Dropout(0.2), 9 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') 10 ]) 11 model.compile(optimizer='adam', 12 loss='sparse_categorical_crossentropy', 13 metrics=['accuracy']) 14 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) 15 model.evaluate(x_test, y_test)

1 from openai import OpenAI 2 client = OpenAI() 3 completion = client.chat.completions.create( 4 model="gpt-4o", 5 messages=[ 6 {"role": "user", "content": "write a haiku about ai"} 7 ] 8 )

1 from transformers import AutoTokenizer 2 from peft import get_peft_model, LoraConfig 3 import tensorflow.keras as tf 4 5 client_model = tf.models.load_model('your_model') 6 7 model_config = LoraConfig( 8 r=4, 9 lora_alpha=16, 10 lora_dropout=0.05 11 ) 12 model = get_peft_model(client_model, model_config)

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Bons modelos, boas interfaces

Interfaces amigáveis e eficientes são essenciais para a implementação de modelos de IA em empresas, afinal de contas, não adianta ter um modelo eficiente se este não oferece uma experiência de uso agradável.

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Mergulhamos na operação de sua empresa com o olhar crítico de implementação de modelos visando exponencializar performance operacional e geração de receita. Esta etapa é essencial para negócios que buscam se modernizar, porém não possuem uma diretriz clara de sua necessidade.

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Dados Perfeitos, Modelos Perfeitos

Nosso processo de curadoria de dados compreende uma variedade de técnicas de otimização e sanitização com o objetivo de aprimorar a performance dos modelos a serem implementados.

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Nosso processo de marcação de dados visa atribuir valor informativo a bancos de dados de maneira a garantir o caráter informativo dos dados com o objetivo de simplificar o processo de aprendizado dos modelos durante treinamento.

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Com o foco centrado em sua demanda específica, desenvolvemos modelos de Inteligência Artificial desde o ponto zero levando em consideração as características mais importantes para cada caso de utilização.

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Por que AI? Por que Hoje?

Crescimento

37%

Espera-se um crescimento anual de 37% do mercado de IA em soluções empresariais até 2030.

Receita

$15.7T

IA tem contribuição projetada de mais de 15.7 Trilhões de Dólares para a economia global até 2030.

Produtividade

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Mais de 40% de líderes mundiais indicam aumento na produtividade operacional com o uso de IA.

Aplicação

72%

Mais de 72% das empresas já adotaram pelo menos 1 ferramenta de IA em sua operação.

Competitividade

de 10 empresas já usam IA com o objetivo de aumentar vantagens competitivas.