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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 sua infraestrutura
Quer rodar modelos de código aberto poderosos sem gastar uma fortuna com custos na nuvem? Eu me especializo em tornar Large Language Models (LLMs) e Vision-Language Models (VLMs) mais rápidos, leves e inteligentes.
️ O que eu faço:
- Fine-Tuning Personalizado: Adaptando modelos (Llama, Mistral, Qwen, Phi) ao 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?
- Experiência completa: 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.:5 horas
- Última entrega2 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.
