Vou ajustar fino modelos LLM com LoRA e PEFT

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Aikaksh Routela
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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

Aikaksh Routela

AI ML Engineer and RAG Specialist

  • A partir deÍndia
  • Membro desdeset. de 2026
  • Idiomas

    Inglês, Hindi, Bengali
AI/ML Engineer specializing in production-ready RAG systems, LLM agents, and generative AI. Built and deployed 5+ live AI systems: • PDF RAG Chatbot (ChromaDB + Groq) • AI Assistant (LangChain agent) • RAG Customer Support API (FAISS, 79.9% accuracy) • AI Art Generator (Next.js, SDXL, Flux) Tech stack: Python, LangChain, FastAPI, ChromaDB, FAISS, Groq, Docker, React. What I offer: ✅ Custom RAG pipelines for your documents ✅ LLM-powered AI agents with tool-calling ✅ FastAPI backends and API integrations ✅ Deployment with Docker and CI/CD

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