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Vou fazer o ajuste fino do seu LLM com Lora QLora em dados personalizados
Engenheiro de IA e ajuste fino de LLM, RAG, chatbots e agentes de IA
Sou um Engenheiro de IA especializado em soluções de LLM que resolvem problemas reais de negócios. Ofereço ajuste fino de modelos de IA para resultados mais precisos e específicos de tarefas, sistemas...
Sobre este Serviço
Precisa ajustar um LLM para o seu negócio, produto ou tarefa específica?
Vou ajustar seu LLM no seu conjunto de dados personalizado usando LoRA, QLoRA, PEFT e ajuste supervisionado (SFT) para melhorar o comportamento, respostas, formatação e seguimento de instruções específicos da tarefa.
Trabalho com modelos de código aberto populares, incluindo Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi e outros modelos compatíveis com Hugging Face.
O que posso oferecer:
- Ajuste de LLM com LoRA / QLoRA
- Preparação e formatação de conjuntos de dados personalizados
- Ajuste de instruções e supervisionado
- Customização de modelos específicos de domínio
- Avaliação e testes do modelo
- Modelo ajustado ou adaptador LoRA
- Configuração de treinamento e setup de inferência
- Código fonte e arquivos de treinamento
Seu modelo pode ser personalizado para suporte ao cliente, classificação, respostas estruturadas, seguimento de instruções, escrita profissional e outras tarefas específicas.
Se você não tem certeza se ajuste ou RAG é a melhor opção para seu projeto, posso ajudar a escolher a abordagem mais adequada.
Envie seu modelo, conjunto de dados e requisitos antes de fazer o pedido, assim posso revisar o projeto e recomendar a melhor solução.
Linguagem de Programação:
Python
Estruturas e ferramentas para modelos de IA:
Tipo de dados:
Texto
Motor de IA:
Llama
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais LLMs você pode fazer fine-tuning?
Posso ajustar modelos compatíveis como Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi e outros LLMs de código aberto.
Você pode preparar meu dataset?
Sim. Posso limpar, formatar, validar e preparar seu conjunto de dados para ajuste fino.
Você suporta LoRA e QLoRA?
Sim. Sou especializado em ajuste fino eficiente em parâmetros usando LoRA e QLoRA.
Você pode ajustar modelos de 3B, 7B ou maiores?
Sim, dependendo do modelo, do conjunto de dados, do método de treinamento e dos recursos de GPU disponíveis.
O ajuste fino dará ao meu modelo novos conhecimentos?
O ajuste fino ensina principalmente comportamento, padrões, estilo e respostas específicas da tarefa. RAG é melhor para alterar o conhecimento.
Você pode avaliar o modelo ajustado fino?
Sim. A avaliação pode ser incluída para comparar o desempenho do modelo antes e depois do ajuste fino.
Você pode implantar o modelo ajustado?
Sim. A configuração de implantação ou inferência pode ser incluída, dependendo do pacote e da infraestrutura.
Devo usar ajuste fino ou RAG?
Depende do seu objetivo. Posso revisar seu projeto e recomendar a abordagem mais adequada.
