LoRA-дообучение
Одна узкая задача и готовый датасет
от 300 000 ₽
до 900 000 ₽ за проект · 3–6 недель
- ✓Подготовка до 10 тыс. примеров
- ✓LoRA на open-source модели 7–14B
- ✓Оценочный набор и сравнение с базой
- ✓Развёртывание API для инференса
Дообучение нейросети и fine-tuning LLM под задачи бизнеса
Дообучение нейросети (fine-tuning LLM) — это адаптация готовой языковой модели на данных компании, чтобы она соблюдала терминологию, стиль и формат и точнее решала узкую задачу. LoRA-дообучение open-source модели на подготовленном датасете стоит 300 000–900 000 ₽ и занимает 3–6 недель, доменная модель с большим датасетом — 1–3 млн ₽. Цена зависит от объёма и качества данных, размера модели и требований к оценке.
- Стоимость
- от 300 000 ₽
- Сроки
- от 3 до 16 недель
- Подбор
- бесплатно
- Предложений
- 2–3 за 1 день
Кому подходит
Дообучение нейросети: когда и зачем заказывать
Fine tuning LLM нужен, когда промптов и RAG уже недостаточно: модель должна стабильно отвечать в строгом формате, говорить на языке отрасли, классифицировать обращения по вашей таксономии или работать быстрее и дешевле за счёт меньшего размера. Типовые задачи — классификация и извлечение данных из документов, генерация текстов в фирменном стиле, ответы поддержки по сложной продуктовой линейке, специализированные модели для медицины, права и промышленности.
Главное заблуждение — что дообучение нейросети «загружает в неё знания компании». Для фактов и часто меняющихся документов лучше подходит RAG, а fine-tuning учит модель поведению, формату и навыкам. Сильная команда начинает с проверки, нельзя ли решить задачу без дообучения, затем собирает и чистит датасет, готовит набор оценочных примеров, обучает LoRA-адаптеры на открытой модели и сравнивает результат с базовой моделью и промптингом. Отдельно проверяются лицензии: у разных open-source моделей разные условия коммерческого использования.
Кому нужна услуга
- Компаниям, у которых промпты и RAG не дают стабильного формата или качества ответов
- Продуктовым командам, которым нужна своя модель вместо дорогих внешних API
- Организациям с закрытыми данными, где модель должна работать в собственном контуре
- Медицине, праву, финансам и промышленности со специфической терминологией
- Контакт-центрам и сервисам с большим массивом размеченных диалогов и обращений
Стоимость
Сколько стоит дообучение нейросети в 2026 году
Рыночный диапазон — 300 000 ₽ — 8 млн ₽ за проект. Ниже — типовые пакеты у агентств и студий; точную смету исполнитель называет после брифа.
Доменная модель
Несколько задач в одной предметной области
от 1 млн ₽
до 3 млн ₽ за проект · 6–10 недель
- ✓Сбор и разметка датасета
- ✓Выбор и сравнение нескольких базовых моделей
- ✓Дообучение и выравнивание по предпочтениям
- ✓Детальный отчёт о качестве
- ✓Пайплайн повторного обучения
Собственная модель компании
Продукты и крупные компании с большими объёмами данных
от 3 млн ₽
до 8 млн ₽ за проект · 10–16 недель
- ✓Дообучение крупных моделей 30B+
- ✓Продолжение предобучения на корпусе компании
- ✓Инфраструктура обучения в закрытом контуре
- ✓Оптимизация инференса под нагрузку
- ✓MLOps и сопровождение
От чего зависит цена
| Фактор | Влияние на бюджет |
|---|---|
| Объём и качество исходных данных | разметка с нуля — основная статья расходов, до 50% бюджета |
| Размер базовой модели | модели 30B+ — ×2–4 к стоимости вычислений |
| Метод обучения | полное дообучение вместо LoRA — +50–150% к бюджету |
| Обучение в закрытом контуре | +0,5–2 млн ₽ на GPU-инфраструктуру |
| Требования к оценке и безопасности ответов | +15–30% к срокам |
Цены на соседние услуги раздела
Для сравнения — рыночные диапазоны по разделу «Искусственный интеллект и LLM». Рядом часто лежит услуга, которая решает ту же задачу дешевле или быстрее.
| Услуга | Стоимость | Срок |
|---|---|---|
| Синтез речи и клонирование голоса | 100 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 2 до 16 недель |
| Разработка MCP-серверов и AI-интеграций | 150 000 ₽ — 5 млн ₽ | от 2 до 16 недель |
| Видеоаналитика на ИИ | 250 000 ₽ — 12 млн ₽ | от 3 недель до 6 месяцев |
| Дообучение языковых моделей (fine-tuning) эта страница | 300 000 ₽ — 8 млн ₽ | от 3 до 16 недель |
| MLOps и инфраструктура для ML | 300 000 ₽ — 12 млн ₽ | от 1 до 8 месяцев |
| Разработка AI-агентов | 300 000 ₽ — 8 млн ₽ | от 4 недель до 5 месяцев |
| Разработка RAG-системы | 400 000 ₽ — 10 млн ₽ | от 1 до 6 месяцев |
| Антифрод-система на ML | 500 000 ₽ — 20 млн ₽ | от 2 до 9 месяцев |
| Компьютерное зрение | 500 000 ₽ — 25 млн ₽ | от 2 до 10 месяцев |
| Рекомендательная система | 600 000 ₽ — 15 млн ₽ | от 1 до 6 месяцев |
Калькулятор
Сколько сэкономит AI-автоматизация
Оцените, сколько времени и денег уходит на рутину в задаче «дообучение нейросети». Доля автоматизации по умолчанию — 40%: на практике в конкретном процессе обычно автоматизируют 30–70% операций, точную цифру даёт аудит.
Оценка экономии
- В месяц
- 93 528 ₽
- Часов в месяц
- 104
- В год
- 1 122 336 ₽
- Окупаемость пилота от 300 000 ₽
- ≈ 3,2 мес.
Расчёт ориентировочный: не учитывает стоимость лицензий и поддержки. Реальный эффект фиксируют на пилоте за 4–8 недель.
Результат
Что входит в дообучение нейросети
- 01
Анализ задачи и выбор подхода
Сравнение промптинга, RAG и дообучения на ваших примерах, обоснование выбора.
- 02
Подготовленный датасет
Очищенные, дедуплицированные и размеченные примеры в формате для обучения, без персональных данных.
- 03
Набор оценочных тестов
Отложенная выборка и метрики качества, по которым сравниваются версии модели.
- 04
Дообученная модель или LoRA-адаптер
Веса модели, адаптированной под вашу задачу, с конфигурацией обучения.
- 05
Отчёт о качестве
Сравнение с базовой моделью и альтернативами по метрикам, скорости и стоимости инференса.
- 06
Развёртывание для инференса
Настроенный сервер или облачный эндпоинт с API и квантизацией под нужную скорость.
- 07
Пайплайн повторного обучения
Скрипты и инструкция для дообучения на новых данных без участия подрядчика.
Как проходит работа
Как заказать дообучение нейросети: этапы и сроки
Общий срок — от 3 до 16 недель. Длительность этапов зависит от объёма и скорости согласований.
- 1⏱ 1 неделя
Проверка гипотезы без дообучения
Задача решается промптингом и RAG на базовых моделях, чтобы понять, нужен ли fine-tuning.
- 2⏱ 1–4 недели
Сбор и подготовка датасета
Данные очищаются, обезличиваются, размечаются и приводятся к формату инструкций или диалогов.
- 3⏱ 3–5 дней
Формирование оценочного набора
Отбираются эталонные примеры и метрики, которые не участвуют в обучении.
- 4⏱ 1–4 недели
Обучение и подбор параметров
Проводится серия экспериментов с разными моделями, методами и гиперпараметрами.
- 5⏱ 1–2 недели
Оценка и сравнение версий
Модели сравниваются на отложенной выборке и с экспертами, проверяются на деградацию общих навыков.
- 6⏱ 1–2 недели
Развёртывание и передача
Модель квантизуется, разворачивается с API, заказчик получает веса, код и инструкцию.
Выбор исполнителя
Как выбрать подрядчика для дообучения нейросети
На что смотреть
- ✓Спросите, как подрядчик определит, нужно ли вам дообучение или достаточно RAG и промптов — хороший исполнитель не продаёт fine-tuning по умолчанию.
- ✓Попросите пример отчёта об оценке качества с метриками до и после дообучения.
- ✓Уточните, какие базовые модели предлагаются и каковы их лицензии для коммерческого использования.
- ✓Проверьте, как будут обезличены персональные данные в датасете.
- ✓Договоритесь, что веса модели, датасет и код обучения передаются вам.
Тревожные сигналы
- !Обещают «загрузить в нейросеть все документы компании» через дообучение вместо RAG.
- !Не предлагают отложенную выборку и метрики — качество оценивается «на глаз».
- !Используют модель с лицензией, запрещающей ваш сценарий, и не говорят об этом.
- !Не планируют обезличивание данных перед обучением.
Как «Рекламный коктейль» проверяет исполнителей
- 01
Юрлицо и репутация
Проверяем компанию по ЕГРЮЛ, судебным делам и отзывам на независимых площадках.
- 02
Кейсы с цифрами
Смотрим реальные проекты в вашей нише: задачи, сроки, метрики, контакты заказчиков.
- 03
Прозрачная смета
Просим разбивку по этапам и часам — без «пакетов на всё» и скрытых доплат.
- 04
Договор напрямую
Вы работаете с исполнителем по его договору. Подбор для вас бесплатный.
Инструмент
Бриф на дообучение нейросети: соберите за две минуты
Отметьте нужные работы и впишите исходные данные — получится текст, который можно отправить любому исполнителю. Одинаковый бриф для всех упрощает сравнение смет.
Готовый текст
Бриф: Дообучение языковых моделей (fine-tuning) Задача: (опишите в двух-трёх предложениях, какой результат нужен) Что нужно сделать: — Анализ задачи и выбор подхода — Подготовленный датасет — Набор оценочных тестов — Дообученная модель или LoRA-адаптер — Отчёт о качестве — Развёртывание для инференса — Пайплайн повторного обучения Исходные данные: — Объём и качество исходных данных: (уточнить) — Размер базовой модели: (уточнить) — Метод обучения: (уточнить) — Обучение в закрытом контуре: (уточнить) — Требования к оценке и безопасности ответов: (уточнить) Прошу прислать: смету с разбивкой по этапам, сроки каждого этапа и примеры похожих проектов.
Исполнители
Проверенные подрядчики на платформе
Партнёры с подтверждённым опытом в направлении. Под вашу задачу подберём 2–3 исполнителя и сравним их предложения.
IT-разработка, AI и блокчейн
Финтех-разработка
Бесплатный подбор
Подберём исполнителя
для дообучения нейросети
Ответьте на 3 вопроса — пришлём 2–3 предложения проверенных подрядчиков с ценами, сроками и кейсами в вашей нише.
- ✓Для заказчика бесплатно — подрядчик платит нам комиссию
- ✓Только исполнители с проверенными кейсами и юрлицом
- ✓Сравнение КП и помощь с выбором до подписания договора
- ✓Ответим в течение 30 минут в рабочее время
Отзывы
Отзывы о работе подрядчиков: дообучение нейросети
Отзывы публикуются только от реальных заказчиков после проверки редакцией. Работали с подрядчиком по этой услуге? Поделитесь опытом — это поможет другим выбрать.
Вопросы и ответы
Дообучение языковых моделей (fine-tuning): частые вопросы
Короткие ответы на вопросы, которые чаще всего задают перед заказом.
Сколько стоит дообучение нейросети?+
LoRA-дообучение open-source модели под одну задачу на готовых данных стоит 300 000–900 000 ₽. Доменная модель с разметкой датасета — 1–3 млн ₽, собственная модель на крупной базе — от 3 млн ₽, плюс аренда GPU.
Когда нужен fine-tuning LLM, а когда достаточно RAG?+
RAG подходит, когда модели нужны актуальные факты из документов. Fine-tuning нужен, чтобы изменить поведение: формат, стиль, терминологию, точность в узкой задаче или скорость работы меньшей модели. Часто их комбинируют.
Сколько данных нужно для дообучения нейросети?+
Для узкой задачи на LoRA часто достаточно от нескольких сотен до нескольких тысяч качественных примеров. Важнее качество и разнообразие данных, чем объём, — плохо размеченный большой датасет ухудшает модель.
Сколько времени занимает fine-tuning модели?+
Само обучение занимает часы или дни, но проект целиком — от 3 до 16 недель. Основное время уходит на подготовку датасета, эксперименты и оценку качества.
Можно ли дообучить GigaChat или YandexGPT?+
Некоторые российские провайдеры предлагают дообучение своих моделей в облаке на условиях платформы. Если нужен полный контроль над весами и развёртывание в своём контуре, дообучают open-source модели.
Какие ограничения у open-source моделей для бизнеса?+
Лицензии различаются: одни разрешают коммерческое использование без ограничений, другие вводят условия по числу пользователей или сферам применения. Перед выбором базовой модели лицензию проверяют под ваш сценарий.
Как подобрать команду для дообучения нейросети через «Рекламный коктейль»?+
Опишите задачу, объём данных и требования к размещению в заявке — мы бесплатно подберём 2–3 ML-команды с опытом fine-tuning и поможем сравнить КП. Платит подрядчик, для вас подбор бесплатный.
Материал подготовлен редакцией «Рекламного коктейля». Цены — рыночные диапазоны агентств и студий России на 2026 год по данным брифов и коммерческих предложений; точную стоимость называет исполнитель после брифа. Обновлено 26 сентября 2026 г.. Как мы считаем цены.
Смотрите также
Похожие и сопутствующие услуги
Антифрод-система на ML
Системы выявления мошенничества на правилах и машинном обучении для финтеха, e-commerce, рекламы и сервисов с бонусами.
от 500 000 ₽от 2 до 9 месяцев
Разработка MCP-серверов и AI-интеграций
MCP-серверы для подключения корпоративных систем и данных к AI-ассистентам и агентам по открытому стандарту Model Context Protocol.
от 150 000 ₽от 2 до 16 недель
Синтез речи и клонирование голоса
Внедрение синтеза речи и создание собственного голоса бренда: голосовые боты, IVR, озвучка контента, клонирование голоса по договору с диктором.
от 100 000 ₽от 2 до 16 недель
Компьютерное зрение
Системы компьютерного зрения для производства, ритейла, логистики и безопасности: детекция дефектов, СИЗ, подсчёт объектов и распознавание.
от 500 000 ₽от 2 до 10 месяцев
Все услуги раздела «Искусственный интеллект и LLM»
- Искусственный интеллект и LLM — обзор и цены
- Антифрод-система на ML · от 500 000 ₽
- Разработка MCP-серверов и AI-интеграций · от 150 000 ₽
- Синтез речи и клонирование голоса · от 100 000 ₽
- Компьютерное зрение · от 500 000 ₽
- MLOps и инфраструктура для ML · от 300 000 ₽
- Разработка RAG-системы · от 400 000 ₽
- Разработка AI-агентов · от 300 000 ₽
- Видеоаналитика на ИИ · от 250 000 ₽
- Рекомендательная система · от 600 000 ₽
- Разработка AI-продукта под ключ · от 1,5 млн ₽
- Разработка нейросети и ML-моделей на заказ · от 700 000 ₽
- Корпоративная LLM (локальная нейросеть) · от 700 000 ₽
- AI-генерация изображений и видео для бизнеса (собственный пайплайн) · от 300 000 ₽