Vou ajustar fino modelos LLM com LoRA e PEFT


Sobre este Serviço
Tradução automática
Você quer ajustar fino um Modelo de Linguagem Grande (LLM) com seu conjunto de dados personalizado para uma necessidade específica do seu negócio?
Sou especialista em ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT) usando LoRA e QLoRA, permitindo que você personalize modelos open-source poderosos como Llama, Mistral e TinyLlama sem precisar de hardware empresarial caro.
O que eu ofereço:
- Ajuste fino no seu conjunto de dados personalizado (texto, Q&A, dados específicos de domínio)
- Técnicas: LoRA, PEFT, quantização de 4 bits
- Modelos: Llama 3, Mistral 7B, TinyLlama e outros
- Avaliação completa com curvas de perda e métricas de precisão
- Entrega do modelo treinado + código de inferência
Por que me escolher?
- Tenho experiência prática ajustando fino TinyLlama com dados de segurança usando LoRA e PEFT
- Construo aplicações de IA full-stack com Python, FastAPI e Hugging Face
- Foco em código limpo, comunicação clara e entrega no prazo
Minha stack tecnológica: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, BitsAndBytes, LangChain.
Se você precisa de um chatbot para documentos internos, um assistente específico de domínio ou um modelo de IA personalizado para sua startup, posso ajudar. Vamos conversar sobre seu projeto!
Conheça mais sobre Aikaksh Routela
AI ML Engineer and RAG Specialist
- A partir deÍndia
- Membro desdeset. de 2026
Idiomas
Inglês, Hindi, Bengali
Tradução automática
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que preciso fornecer?
Seu conjunto de dados (CSV, JSON ou arquivos de texto) e uma descrição do seu objetivo.
Quanto tempo leva o ajuste fino?
Normalmente de 5 a 14 dias, dependendo do tamanho do conjunto de dados e da escolha do modelo.
Eu vou ser proprietário do modelo ajustado fino?
Sim, você recebe a propriedade total do modelo treinado e de todas as entregas.
E se eu não tiver um conjunto de dados?
Posso ajudar a preparar e formatar seus dados para o ajuste fino. Entre em contato para uma cotação personalizada.

