
A Silo AI é um grande laboratório privado de IA na Europa, especializado em fornecer soluções de IA personalizadas de ponta a ponta, plataformas e aplicações setoriais para empresas.
Fornece desenvolvimento personalizado de modelos de IA, plataforma integrada de desenvolvimento de IA e MLOps (Silo OS), plataforma corporativa de personalização de grandes modelos de linguagem (SiloGen), além de soluções de IA de ponta a ponta para diversos setores.
Suas soluções são aplicáveis a setores como automotivo, saúde, finanças, varejo, logística, energia e cidades inteligentes.
Especializações incluem o desenvolvimento de avançados grandes modelos de linguagem (como as séries Poro e Viking), a construção de plataformas de IA para empresas e a entrega de projetos de IA de ponta a ponta em produção.
Em 2024, a AMD adquiriu a Silo AI para fortalecer seu ecossistema de software e serviços de IA; a equipe da Silo AI passou a atuar na AMD AI, continuando suas operações.
Geralmente é necessário que a empresa tenha uma base de dados e um caso de uso de IA bem definido; nossas plataformas e serviços ajudam a construir e integrar capacidades de IA.
Através de sua equipe de especialistas e plataformas, entregamos soluções de IA personalizadas por projeto, desde consultoria, desenvolvimento de modelos até implantação e operação.
Desenvolvemos séries de grandes modelos de linguagem de código aberto, incluindo suporte a línguas nórdicas, com foco em personalizar e otimizar modelos de linguagem para empresas.
A IA de Fluxo de Silício oferece uma plataforma de IA generativa em nuvem, integrada com mais de 50 modelos de código aberto líderes, acelerada por nosso motor de inferência proprietário e com custos otimizados, ajudando desenvolvedores e empresas a criar rapidamente aplicações de IA.

Unsloth AI é um framework de código aberto focado no ajuste fino eficiente de grandes modelos de linguagem. Por meio de otimizações de baixo nível, ele aumenta significativamente a velocidade de treinamento e reduz o consumo de memória, permitindo que desenvolvedores e equipes de pesquisa personalizem modelos com recursos de hardware limitados.