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Farei ajuste fino de LLMs usando LoRA ou QLoRA para seu caso de uso personalizado
Engenheiro de IA e ML para ajuste fino de LLM, RAG e Ciência de Dados
Desenvolvedor de IA/ML com experiência prática em produção em ajuste fino de LLM (QLoRA/PEFT), sistemas RAG (ChromaDB, busca vetorial do MongoDB Atlas, memória agentic) e engenharia de dados (PySpark,...
Sobre este Serviço
Eu faço ajuste fino de LLMs de código aberto (Llama, Mistral, Phi-3, etc.) com seus dados personalizados usando métodos eficientes de parâmetros como LoRA/QLoRA, que não requerem re-treinamento completo do modelo.
O que eu cuido:
- Formatação e validação do dataset para sua tarefa (classificação, geração, seguimento de instruções)
- Configuração de rank/alpha do LoRA adequada ao tamanho dos seus dados
- Treinamento com quantização (bitsandbytes NF4) para reduzir custos de computação
- Avaliação com um conjunto de validação, com métricas claras de antes e depois
Não vou exagerar no que o ajuste fino pode resolver se seu problema for melhor resolvido com engenharia de prompt ou RAG, vou te avisar antes de começarmos, não depois que você pagar pelo treinamento.
Envie o formato do seu dataset e a tarefa alvo nos requisitos, e eu confirmarei o escopo antes de começar.
Linguagem de Programação:
Python
•
JavaScript
•
Tensorflow
Tipo de dados:
Texto
•
Imagens
•
Multimodal
Motor de IA:
Stable Diffusion
•
fluxo tensor
•
Bert
•
Llama
•
Langchain
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer GPU/cálculo?
Não — o treinamento é feito por mim; você só precisa fornecer o dataset e a especificação da tarefa.
E se meu conjunto de dados for pequeno?
Para menos de ~500 exemplos, aviso isso logo de cara; datasets pequenos geralmente precisam de aumento ou abordagem diferente, e vou dizer isso ao invés de entregar um modelo fraco.
Quais modelos base você suporta?
Llama, Mistral, Phi-3, Qwen e outros modelos de peso aberto hospedados na Hugging Face. Me envie uma mensagem se o seu não estiver listado.
