krasivoLLM — Дообучайте LLM без инфраструктуры

Дообучайте LLM.
Без инфраструктуры.

Загружаете датасет, обучаете модель и либо скачиваете, либо деплоите на наших серверах.

Платформа в закрытом бета-тестировании. Оставьте заявку — мы свяжемся с вами лично.

От датасета до рабочего API за несколько кликов

Никаких серверов, никакого DevOps. Вы сосредотачиваетесь на данных и задаче — мы берём инфраструктуру на себя.

Дообучение без кода

Загружаете датасет, выбираете базовую модель (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral и другие) платформа запускает обучение в облаке, при желании можно использовать кастомные параметры обучения. Не нужно разворачивать GPU-кластер или писать тренировочный скрипт.

Деплой в один клик

Как только обучение завершено, модель можно сразу задеплоить на наших серверах и получить API-эндпоинт. Или скачать модель и использовать в своей инфраструктуре — всё в ваших руках.

1
Выбираете модель
2
Загружаете датасет
3
Запускаете обучение
4
Деплоите модель
5
Используете через API

Убирает инфраструктурный барьер

Обычно дообучение LLM требует арендовать GPU, настроить CUDA/Docker, написать скрипт и разобраться с хранилищем весов. Здесь этого ничего не нужно.

ML-инженеры и исследователи research
  • Быстро проверить гипотезу: загрузил датасет → запустил обучение → получил результат
  • Не тратить время на DevOps, сосредоточиться на данных и задаче
  • Быстрые итерации без инфраструктурной рутины
Стартапы и продуктовые команды startup
  • Кастомная модель под свою задачу (классификация, чат-бот, NER) без найма MLOps
  • Задеплоить модель и сразу получить API-эндпоинт
  • Работающий продукт без выделенной инфра-команды
Соло-разработчики и пет-проекты solo
  • Слишком дорого арендовать GPU самому — здесь платите только за время обучения
  • Не нужно настраивать окружение — просто загрузить данные и нажать запуск
  • Скачать готовый адаптер и запустить локально
Enterprise без MLOps-команды enterprise
  • Нужна модель, но нет ресурсов её обслуживать — получаете API сразу
  • Несколько дообученных моделей на одном сервере — дешевле выделенного инстанса под каждую
  • Полный контроль: скачайте веса в любой момент, нет привязки к платформе
waitlist_application.json

Что вы хотите дообучить и зачем?

Какие базовые модели планируете использовать?

мы не спамим и не передаём данные третьим лицам