Ver categorias
Explorar
Fiverr Pro
Português
$
USD
Vou construir IA privada local com rag e ajuste fino de llms
Chanaka
Level 2
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de uma IA que rode na sua própria máquina ou servidor, ao invés de enviar dados privados para APIs de terceiros?
Eu crio sistemas de IA privados e locais usando LLMs de código aberto, RAG, Ollama e ajuste personalizado de modelos. Sua solução pode funcionar totalmente offline após a implantação, quando o modelo e o fluxo de trabalho suportarem.
Posso ajudar com:
- Configuração de LLMs locais com Ollama, llama.cpp ou vLLM
- Chatbots RAG para PDFs, DOCX, TXT, CSV e bases de conhecimento
- Citações de fontes e respostas fundamentadas em documentos
- Ajuste fino com LoRA / QLoRA / PEFT para casos de uso específicos
- Quantização de modelos e otimização de hardware
- Bases de dados vetoriais como FAISS, Chroma ou Qdrant
- API, web UI, Docker e implantação self-hosted
- Avaliação de precisão, qualidade de recuperação e alucinações
Não tem certeza se precisa de RAG ou ajuste fino? Vou recomendar a abordagem mais simples que se encaixa no seu objetivo, ao invés de treinar um modelo desnecessariamente.
Você recebe código fonte limpo, instruções de configuração e uma solução compatível com seu hardware e requisitos de privacidade.
Para ajuste fino, datasets grandes ou integrações com sistemas existentes, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmarmos escopo, dados e requisitos de computação.
Conheça mais sobre Chanaka
Chanaka
Level 2
- A partir deSri Lanka
- Membro desdedez. de 2022
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega2 dias
Idiomas
Inglês
I'm a professional Pinescript coder with over 3 years of experience. As a Computer Science engineer, I have a strong background in coding and a passion for various fields. I offer Pinescript to Python conversion services and I can convert any Pinescript code logic into Python.
In addition, I also offer Pinescript coding services. I can code any strategy or indicator in Pinescript, whether it's a simple moving average or a complex system.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual é a diferença entre RAG e fine-tuning?
RAG permite que a IA recupere informações dos seus documentos ou base de conhecimento ao responder perguntas. Ajustar fino altera o comportamento do modelo treinando-o com exemplos. Para conhecimentos empresariais que mudam frequentemente, RAG costuma ser a melhor solução. Posso avaliar seu caso de uso e recomendar a abordagem adequada.
Você pode usar OpenAI, Claude ou Gemini ao invés de um modelo local?
Sim, se seu projeto se beneficiar de modelos na nuvem. No entanto, este serviço se especializa principalmente em soluções de IA privadas, self-hosted e locais.
A IA pode rodar completamente offline?
Sim, quando o modelo e o fluxo de trabalho suportarem inferência local. Posso criar soluções usando Ollama, llama.cpp, vLLM e outras ferramentas self-hosted, sem precisar de APIs da OpenAI ou Claude após a implantação.
Meus documentos serão enviados para um provedor externo de IA?
Não em uma implantação totalmente local. O sistema final pode processar documentos e gerar respostas localmente. Se seus dados forem altamente confidenciais, envie dados anonimizados ou amostras durante o desenvolvimento, ou organize a solução para que dados sensíveis permaneçam no seu ambiente.
Com quais modelos de IA você pode trabalhar?
Posso trabalhar com modelos open-source adequados, incluindo Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek e outros modelos compatíveis com Hugging Face/GGUF, dependendo do seu hardware e caso de uso.
Você pode fazer ajuste fino no meu próprio modelo?
Sim. Posso trabalhar com ajuste fino baseado em LoRA, QLoRA e PEFT, quando apropriado. Os requisitos de ajuste fino dependem muito do modelo, dataset, recursos de GPU e resultado desejado, então entre em contato antes de solicitar um projeto de treinamento.
Que hardware de computador eu preciso?
Depende do tamanho do modelo e do desempenho necessário. Envie seu sistema operacional, RAM, CPU, GPU e VRAM da GPU, se disponível. Posso recomendar um modelo e nível de quantização adequados ao seu hardware.
A IA pode responder perguntas de PDFs e documentos empresariais?
Sim. Posso criar sistemas RAG para PDFs, DOCX, TXT, CSV e outras fontes de conhecimento estruturadas ou não estruturadas. PDFs escaneados que requerem OCR podem precisar de trabalho adicional.
Você pode adicionar essa IA ao meu aplicativo existente?
Sim. Posso expor a IA via API REST ou integrá-la a um aplicativo existente. Entre em contato primeiro para integrações que envolvam uma base de código já existente.
Eu recebo o código fonte?
Sim, o código fonte está incluído de acordo com o pacote selecionado.
