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Vou ajustar um LLM ou SLM com base nos requisitos
Eshan E
Sobre este Serviço
Tradução automática
Eu ajusto pequenos modelos abertos e envio a avaliação que prova que funcionou ou te diz honestamente que não funcionou.
O QUE VOCÊ RECEBE
LoRA/QLoRA ajustado no Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral ou Phi
Limpeza e formatação de dataset
Avaliação reservada contra sua linha de base, com números reais
Peso quantizado GGUF que você pode rodar localmente
Todo o código de treinamento e configurações
Um relatório curto: o que mudou e o que eu faria a seguir
POR QUE EU
Artigo de primeiro autor em revisão na ICLR 2027 sobre avaliação programática de LLM
Entreguei um assistente de LLM em produção ao vivo para mais de 70 centros de treinamento
Criei um agente de IA com mais de 15 ferramentas nativas e despacho JSON rigoroso
COMO FUNCIONA
Me envie uma mensagem antes de pedir com seu dataset e o que o modelo deve fazer. Eu te digo se o ajuste fino é a resposta certa, às vezes não é, e prefiro dizer isso do que pegar seu dinheiro.
Primeiro, construo o conjunto de avaliação e executo sua linha de base, então “melhor” é um número, não uma opinião. Se não superar sua linha de base, você fica sabendo em dias, não na entrega.
Seus dados são usados apenas para seu projeto e nunca compartilhados.
Conheça mais sobre Eshan E
Eshan E
Forward Deployed Engineer
- A partir deÍndia
- Membro desdeset. de 2026
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês, Hindi
I am a Forward Deployed Engineer and AI Developer with expertise in building confidential document de-identification pipelines and production-grade LLM assistant systems. I specialize in Python, PyTorch, and Kubernetes, with a strong focus on AI observability, model evaluation, and self-healing cloud infrastructure. I have a proven track record in competitive programming and research in transformer language models.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
O que você precisa de mim para começar?
Seu dataset (JSONL, CSV ou texto simples), uma frase sobre o que o modelo deve fazer e como você está fazendo atualmente — um prompt, uma chamada de API ou um modelo existente. Essa última parte importa: é a linha de base contra a qual meço.
E se o ajuste fino não superar minha configuração atual?
Você fica sabendo nos primeiros dias, com os números. Às vezes, uma melhor prompt ou recuperação é a resposta real e o ajuste fino não ajuda. Prefiro te dizer isso cedo do que entregar algo que não funciona.
Quanto de dado eu preciso?
Alguns centenas de bons exemplos muitas vezes superam dezenas de milhares de exemplos ruidosos. O básico cobre até 5.000 linhas. Se você tiver menos, me envie uma mensagem — geralmente ainda dá para trabalhar. Se tiver muito mais, o pacote Standard inclui a limpeza.
Posso rodar o modelo sozinho depois?
Sim. Cada pacote vem com os pesos mesclados e o código de treinamento. O Standard e o Premium adicionam um GGUF quantizado que roda localmente em CPU ou GPU de consumo. O Premium inclui um serviço FastAPI que você pode implantar.
Meus dados estão seguros?
Seus dados são usados apenas para seu projeto, nunca compartilhados e nunca usados para treinar qualquer outra coisa. Atualmente, estou construindo um pipeline de desidentificação para documentos confidenciais de clientes, então essa é a disciplina em que trabalho diariamente.
