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Vou construir modelos de aprendizado de máquina e LLMs para seus dados
Desenvolvedor de IA, Desenvolvedor Full Stack, integrações de IA, RAG, LLM, ML, Agente de IA
Eu crio sistemas de IA prontos para produção e aplicações web escaláveis. Com mais de 10 anos liderando uma equipe técnica, ajudo empresas a sair da fase de "chatbot" e avançar para a implantação de p...
Sobre este Serviço
Se o GPT-4 não conhece seu setor, sua terminologia ou seus dados específicos, ele pode criar informações falsas. Ajustar finamente resolve isso. Eu treino e ajusto LLMs e modelos de ML nos SEUS dados para que eles pensem, respondam e classifiquem exatamente do jeito que sua empresa precisa.
De análises preditivas a classificadores NLP personalizados e Llama ajustado finamente, eu cuido de toda a pipeline de ML: preparação de dados, treinamento, avaliação e implantação.
POR QUE OS CLIENTES ME ESCOLHEM:
Eu ajusto finamente nos SEUS dados, não em modelos genéricos
Pipeline completa: preparação de dados, treinamento, implantação
Avaliação rigorosa com métricas reais antes da entrega
Você possui os pesos do modelo completamente
O QUE EU CONSTRUO:
LLMs ajustados finamente: Llama 3, Mistral, GPT (LoRA/QLoRA)
NLP personalizado: classificação, NER, sumarização
Análise de sentimento e pipelines de classificação de texto
Modelos de análise preditiva e previsão
Sistemas de recomendação
Visão computacional: classificação e detecção de imagens
Detecção de anomalias para fraude e casos de uso empresarial
Pipeline de ML com retraining automatizado
ENTREGA COMPLETA DE ML
Pré-processamento de dados e engenharia de features
Treinamento do modelo no seu dataset (nuvem GPU)
Avaliação: precisão, F1, BLEU, ROUGE
Implantação de API via FastAPI ou HuggingFace Spaces Monitoramento do modelo
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que dados preciso fornecer para o ajuste fino?
Para ajuste fino de LLM, você precisa de um dataset de pares entrada-saída relevantes para sua tarefa — por exemplo, pares de perguntas e respostas, pares de instruções e respostas, ou exemplos de classificação de texto. Recomendo no mínimo: 500 a 1.000 exemplos para ajuste fino básico, mais de 5.000 para desempenho forte. Posso ajudar a estruturar.
O que é LoRA/QLoRA e por que isso importa?
LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized LoRA) são técnicas eficientes de ajuste fino que adaptam um modelo pré-treinado grande aos seus dados usando uma fração do custo e do processamento de um ajuste fino completo. QLoRA, em particular, permite ajustar modelos de 7B a 70B parâmetros em GPUs de consumo ou nuvem com baixo custo.
Qual modelo base devo escolher?
Llama 3 (8B ou 70B) é a melhor escolha open-source para a maioria das tarefas — desempenho forte, pesos totalmente abertos, sem taxas de licença. Mistral 7B é excelente para orçamentos de computação menores. Ajuste de GPT via API da OpenAI está disponível para tarefas de classificação mais simples. Vou recomendar o modelo certo após revisar.
Eu possuo os pesos do modelo ajustado finamente?
Sim — 100%. Eu entrego os pesos do modelo, scripts de treinamento e resultados de avaliação. O modelo é seu para implantar, modificar ou distribuir como desejar.
Como você avalia se o modelo é bom?
Antes da entrega, faço uma avaliação rigorosa usando métricas padrão: precisão e F1 para classificação, BLEU/ROUGE para tarefas de geração, e benchmarks personalizados criados a partir de exemplos reservados dos seus próprios dados. Você recebe um relatório completo de avaliação junto com a entrega.
O modelo pode ser atualizado com novos dados depois?
Sim — eu construo a pipeline de treinamento para que você possa retrainar ou ajustar ainda mais o modelo conforme seus dados crescem. O pacote premium inclui configuração de retraining automatizado com monitoramento para drift do modelo.
