Mistral 在 la Plateforme 推出模型定制与微调服务

今天，我们在 la Plateforme 上推出模型定制功能，为你的 AI 应用带来性能、速度和精细的编辑控制。现在，你可以轻松高效地让 Mistral AI 模型适应你的特定需求，降低大规模定制生成式 AI 模型所需的成本和专业知识门槛。无论你想在自己的基础设施上微调 Mistral AI 模型，还是利用我们专有的微调技术搭配我们的托管微调服务，我们都能满足你的需求。

微调是一种强大的技术，用于定制和改进 LLM 的性能，为特定应用提供更好的响应、灵活性和效率。当为特定领域或用例定制较小的模型时，它提供了一种匹配更大模型性能的方法，从而降低部署成本并提升应用速度。

在家、在 la Plateforme 上，以及与团队一起定制 Mistral 模型

我们很自豪地宣布推出三种用于专门化 Mistral AI 模型的入口。

用于 Mistral 模型的开源微调 SDK

对于希望在自己的基础设施上微调 Mistral 开源模型的开发者，我们发布了 mistral-finetune，一个轻量且高效的微调代码库。

我们的代码库基于 LoRA 训练范式构建，可实现内存高效且性能出色的微调。借助 mistral-finetune，你可以在自己的基础设施上微调我们所有的开源模型，而无需牺牲性能或内存效率。

la Plateforme 上的无服务器微调服务

为了进一步简化微调、免除基础设施方面的麻烦，我们在 la Plateforme 上推出了新的微调服务。这些服务利用 Mistral 独特的微调技术——经过大量研究与开发打磨而成——实现快速且高性价比的模型适配，以及微调模型的高效部署。这是我们使命中向 AI 应用开发者开放先进科学方法的又一步。我们在底层使用 LoRA 适配器，以防止遗忘基础模型知识，并实现高效的服务。

图 1：对于 Mistral 7B 和 Mistral Small，Mistral LoRA 微调比全量微调更高效，同时性能相近：评估指标是一个归一化的内部基准，与 MTBench 评估非常相似（1 表示以 Mistral Small 的全量微调为参考）。

传统上，微调模型需要企业投入大量资金。我们在该领域的专业知识使我们能够以非常高效的方式提供微调，从而降低训练和服务的成本。

目前，我们的微调服务兼容 Mistral 7B 和 Mistral Small。因此，使用这些模型之一的用户可以立即使用我们的 API 来有效地定制我们的模型，以满足他们的特定需求。我们将在未来几周内为微调服务添加新模型。

在 la Plateforme 上注册即可开始使用，并查看我们关于如何使用自定义 LLM 构建应用的指南和教程。

自定义训练服务

我们的自定义训练服务涉及使用客户自己的专有数据，在客户的特定应用上微调 Mistral AI 模型。这种方法能够为其特定领域创建高度专门化且优化的模型。我们提供诸如持续预训练等先进技术，将专有知识纳入模型权重本身。

这些定制培训服务面向特定客户群体提供，并根据他们的具体需求量身定制。欢迎联系我们的销售团队了解更多信息。