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Vou implantar, ajustar finamente e otimizar llms e vlms locais
Akash Bhansali
Sobre este Serviço
Tradução automática
IA de Alto Desempenho, Otimizada para a sua infraestrutura
Quer rodar modelos de código aberto poderosos sem gastar uma fortuna com custos na nuvem? Eu sou especialista em tornar Large Language Models (LLMs) e Vision-Language Models (VLMs) mais rápidos, leves e inteligentes.
️ O que eu faço:
- Fine-Tuning Personalizado: Ajustando modelos (Llama, Mistral, Qwen, Phi) para o seu conjunto de dados específico usando técnicas avançadas como LoRA/QLoRA (PEFT).
- Quantização: Reduzindo o tamanho do modelo (GGUF, AWQ, EXL2) para rodar de forma eficiente em hardware de consumo ou instâncias menores na nuvem, sem perder precisão.
- Otimização de inferência: Configurando frameworks de inferência ultra-rápidos (vLLM, TensorRT-LLM, Ollama) para máxima taxa de processamento.
Por que me escolher?
- Especialização de ponta a ponta: Desde a preparação do conjunto de dados até a implantação pronta para produção.
- Focado em economia: Reduzindo sua pegada de VRAM de produção e custos de computação.
- Código limpo e documentado: Entrega completa com scripts de implantação.
Conheça mais sobre Akash Bhansali
Akash Bhansali
Whatever it Takes
- A partir deÍndia
- Membro desdejan. de 2021
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 anos
Idiomas
Inglês, Hindi, Alemão
Hi, I'm Akash, an AI & Robotics Engineer specializing in bridging the gap between simulation and real-world deployment. With an M.Sc. in AI & Robotics, I build high-performance pipelines.
What I do:
🔹 Physical AI: Sim2Real & Real2Sim Robotics, MuJoCo, Isaac Sim/Lab, ROS, VLA and control workflows.
🔹 Applied ML & Vision: Real-time tracking (SAM2), detection, tracking, ViTs, etc.
🔹 LLM/VLM Systems: Fine-tuning (LoRA), optimization, quantization, and intelligent agents.
🔹 Research & Implementation
📩 Message me today to discuss your project requirements before placing an order!
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com quais modelos vocês trabalham?
Eu trabalho com todos os principais LLMs e VLMs de código aberto, incluindo Llama 3, Mistral, Qwen, Phi-3 e Llava, usando frameworks como Hugging Face, PyTorch e DeepSpeed.
Preciso fornecer o dataset para ajuste fino?
Sim, o ideal é um conjunto de dados limpo em formato JSON/CSV. Mas, se você precisar de ajuda com formatação ou pré-processamento do dataset, podemos incluir isso no escopo do projeto.
O que é quantização e ela reduz o desempenho?
Quantização comprime os pesos do modelo de alta precisão para uma precisão menor (por exemplo, 32‑bit → 8‑bit), reduzindo o uso de memória. Quando feita com cuidado, o impacto no desempenho é mínimo e a velocidade de inferência muitas vezes melhora.
Você oferece ajuste fino eficiente em parâmetros (LoRA/QLoRA)?
Sim! Métodos PEFT congelam a maior parte dos parâmetros e ajustam apenas pequenos adaptadores, reduzindo os requisitos de computação enquanto entregam resultados fortes.
Como você lida com a privacidade de dados?
Seus dados permanecem confidenciais. Assino um NDA se necessário e uso seus datasets apenas para treinamento e avaliação.
Quem possui o modelo ajustado fino?
Você mantém todos os direitos sobre os pesos ajustados, adaptadores e modelos quantizados. Eu não revendo nem reutilizo seu modelo personalizado.
