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Vou ajustar fino de LLM, treinar modelo de IA personalizado e avaliar dataset
Eu crio sistemas de IA que gerenciam as operações do seu negócio
Eu crio sistemas de IA que fazem seu negócio funcionar melhor, para você parar de perder leads, de repetir tarefas manuais e de pagar por ferramentas que quebram na produção. Meu trabalho inclui chatb...
Nível 2
Atendeu a critérios de alto desempenho e tem um histórico comprovado de atendimento às expectativas dos clientes.
Sobre este Serviço
Modelos de IA genéricos dão respostas genéricas. Um modelo ajustado fino com seus dados fala seu idioma, segue seu formato e custa uma fração das chamadas constantes de API. Eu ajusto modelos de código aberto de LLMs com seus dados personalizados, com avaliação completa, sem adivinhações.
O que entrego:
- Ajuste fino de modelos Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek e GPT
- LoRA e QLoRA para ajuste fino eficiente na sua tarefa
- Preparação de dataset, limpeza, deduplicação, conversão de formato
- Ajuste de instruções, classificação, adaptação de domínio, correspondência de estilo
- Avaliação rigorosa: precisão, perplexidade, taxa de alucinação, benchmarks personalizados
- Comparação com o modelo base para você ver a melhora real
- Quantização (GGUF, GPTQ) para implantação mais barata e rápida
- Orientações de implantação para vLLM, Ollama, Hugging Face Endpoints
- Acompanhamento de experimentos com Weights and Biases ou MLflow
Pilha: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, LoRA, QLoRA, Unsloth, Axolotl, vLLM, Ollama, bitsandbytes.
Vou te dizer de antemão se ajustar fino é a melhor estratégia para seu caso ou se engenharia de prompt ou RAG seriam mais baratos e eficazes. Escopo honesto, sem exageros.
Me envie sua tarefa e dataset.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso mesmo de ajuste fino ou RAG já basta?
Resposta honesta: muitos casos de uso não precisam de ajuste fino. Se você quer que o modelo saiba fatos dos seus documentos, RAG geralmente é melhor e mais barato. Ajuste fino é indicado quando você precisa de um formato de saída específico, tom de domínio, tarefa de classificação ou menor custo de inferência em escala. Vou te dizer qual é o melhor.
Quais modelos você pode ajustar fino?
Modelos de código aberto: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek e outros no Hugging Face. Também posso ajustar modelos OpenAI (GPT) via API de ajuste fino deles. Vou recomendar o melhor modelo base para sua tarefa, orçamento e destino de implantação.
Quantos dados preciso para ajustar fino?
Depende da tarefa. Correspondência de estilo ou formato pode funcionar com algumas centenas de bons exemplos. Adaptação de domínio ou classificação geralmente precisa de 1.000 a mais de 10.000 exemplos. A qualidade importa mais que a quantidade. Se você não tiver dados suficientes, posso ajudar a criar ou ampliar um dataset (disponível como extra).
O modelo ajustado fino será melhor que o GPT-4?
Não em inteligência geral. Um modelo pequeno ajustado fino vence em uma tarefa específica e restrita: seu formato, seu domínio, menor custo, velocidade maior e privacidade total dos dados, pois roda na sua própria infraestrutura. Sempre faço benchmark do modelo ajustado contra o base e contra um modelo forte de API para você ver a diferença.
Você fornece avaliação, não só treinamento?
Sim, e isso que diferencia um ajuste fino real de uma adivinhação. Os pacotes Standard e Premium incluem avaliação: precisão, perplexidade, taxa de alucinação e comparação com o modelo base. O Premium ainda adiciona um benchmark personalizado com seus casos reais, para você saber que o modelo funciona de verdade antes de usar.
Quem paga pelos custos de GPU e computação?
A computação (aluguel de GPU no Colab, RunPod, Vast ou na nuvem) é separada da minha taxa de serviço, que costuma variar de 5 a 50 dólares dependendo do tamanho do modelo e do dataset. Vou estimar isso antes, para evitar surpresas. Para modelos pequenos, os custos são mínimos. Otimizei o treinamento para manter o uso de computação baixo.
Posso rodar o modelo ajustado fino sozinho depois?
Sim. Você possui os pesos do modelo e o código. O pacote Premium inclui um guia de implantação para vLLM, Ollama ou Hugging Face Endpoints, além de quantização (GGUF, GPTQ) para rodar barato em hardware modesto. Você nunca fica dependente de mim para inferência.
O que você precisa de mim para começar?
Seu dataset (ou uma descrição para eu ajudar a montar um), a tarefa que quer que o modelo faça e seu destino de implantação (nuvem, local, edge). Documentação de API ou exemplos do resultado ideal ajudam bastante. Eu cuido do treinamento, avaliação e entrega.
