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Vou ajustar fino seu LLM com LoRA para tarefas personalizadas
Engenheiro de IA, Especialista em Automação na Saúde
Sou engenheiro de IA especializado em automação na saúde — construo sistemas que ajudam pequenas clínicas independentes a reduzir negações de reivindicações, automatizar fluxos de trabalho de faturame...
Sobre este Serviço
LLMs genéricos oferecem respostas genéricas. Se você precisa de um modelo que classifica, extrai ou formata SEUS dados de forma confiável, o ajuste fino supera o prompting para tarefas específicas, repetíveis.
Eu ajusto modelos de código aberto (Qwen, Llama, Gemma, Mistral) usando LoRA/QLoRA, o método eficiente em termos de parâmetros que equipes usam quando não é viável fazer um retraining completo. Meu portfólio inclui um estudo de caso documentado comparando um modelo ajustado com LoRA contra uma API paga em uma tarefa real de classificação, com números verificados de precisão, latência e custo, não apenas uma demonstração.
O que você recebe:
- Um modelo ajustado com seus dados para sua tarefa exata
- Um relatório honesto de avaliação de precisão, não só impressões
- O adaptador treinado, pronto para usar
- Documentação clara, sem lock-in
Por que trabalhar comigo:
A maioria dos vendedores mostra uma demo. Eu mostro um estudo de caso real de engenharia: dataset, benchmarks, uma análise de trade-off (precisão vs. custo vs. latência vs. privacidade), o raciocínio que importa quando isso entra em produção.
Melhor para: classificação de texto, extração estruturada, categorização, adaptação de tom/formato. Não para ensinar fatos novos (isso é RAG). Vou te dizer honestamente qual se encaixa.
Me envie sua tarefa e uma amostra de dados (até 20-30 exemplos) e eu te aconselharei de graça primeiro.
Linguagem de Programação:
Python
Estruturas e ferramentas para modelos de IA:
Tipo de dados:
Texto
Motor de IA:
Llama
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Outros
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados preciso fornecer?
Uma planilha ou arquivo JSON com exemplos de entrada e saída para sua tarefa. Mesmo 20-30 exemplos já são suficientes para eu avaliar a viabilidade antes de você fazer o pedido. Mais exemplos (200-2000+) geralmente significam melhor precisão.
Quais modelos você pode ajustar fino?
Modelos de código aberto como Qwen, Llama, Gemma e Mistral, em tamanhos compatíveis com GPU de tier gratuito (aproximadamente até 7-8B de parâmetros com QLoRA). Vou confirmar o tamanho certo do modelo para sua tarefa e volume de dados antes de começar.
Isso é ajuste fino ou só engenharia de prompt?
Ajuste fino de verdade: treino adaptadores LoRA/QLoRA que atualizam os pesos reais do modelo com seus dados, não apenas prompts elaborados. Você recebe o arquivo do adaptador treinado, não um template de prompt.
Eu vou ser proprietário do modelo ajustado fino?
Sim. Você recebe o adaptador treinado e todos os direitos de uso. É seu para implantar, hospedar ou passar para sua equipe.
Você pode comparar ajuste fino com uso de API?
Sim, nos pacotes Padrão e Premium eu comparo seu modelo ajustado com prompting de uma API hospedada na mesma tarefa, cobrindo precisão, latência e custo, para você ver qual abordagem realmente se encaixa.
E se meu conjunto de dados for pequeno ou bagunçado?
Me envie uma amostra primeiro. Vou te dizer honestamente se seus dados são suficientes e ajudar a pensar no que coletar, se não forem, antes de fazer o pedido.
Você fornece o código de treinamento?
Sim, todos os pacotes incluem o script de treinamento e documentação completa, para que você não dependa de mim para futuros treinamentos.
Quanto tempo a entrega demora?
Básico: 5 dias. Padrão: 7 dias. Premium: 10 dias. O prazo depende do tamanho do dataset e de qualquer troca de requisitos.
