eu vou ajustar fino o llama 3 ou mistral nos seus dados com lora e qlora

Você está procurando ajustar LLMs de código aberto como LLaMA 3, Mistral ou Qwen aos seus dados privados de negócios?

Eu me especializo em ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT) usando LoRA de ponta e QLoRA de 4 bits com Hugging Face TRL e PyTorch. Treine modelos massivos em GPUs de consumidor ou da nuvem sem perder precisão!

O que eu ofereço:

Preparação de dataset personalizada: limpar, tokenizar e formatar dados brutos em prompts de instrução JSONL.

Ajuste com 4-bit QLoRA & LoRA: quantização NF4 e otimizadores paginados para treino com baixo consumo de memória.

Suporte a múltiplos modelos: Meta LLaMA 3 / 3.2, Mistral 7B, Qwen 2.5, DeepSeek e Gemma.

UI Web interativa: um painel customizado em Streamlit para inspecionar dados, ver curvas de perda e testar prompts.

Fusão e servir: combine adaptadores LoRA em pesos independentes prontos para Ollama, vLLM ou HF Hub.

Pronto para produção: scripts de inferência completos, documentação e tratamento de erros.

️ Stack tecnológico:

PyTorch | Hugging Face TRL | PEFT LoRA | bitsandbytes | Streamlit | vLLM | Ollama

Por favor me envie uma mensagem antes de encomendar para que possamos discutir a melhor arquitetura de modelo para seus dados!