Vou fazer ajuste fino de LLM nos seus dados, gpt, llama
CIENTISTA DE DADOS
Nível 2
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Conhecido pela velocidade das respostas
Sobre este Serviço
Por que me escolher
- Mais de 160 pedidos concluídos no Fiverr + 5 anos no Fiverr
- Grande expertise em Machine Learning, Data Science, NLP, Visão Computacional, IA Generativa, Deep Learning e Sistemas RAG
- Experiência prática com Previsão de Séries Temporais, Agentes de IA, e Desenvolvimento de Chatbots
Ofereço ajuste fino de modelos de IA / ajuste de LLM para combinar com seus dados, estilo e formato de saída. Eu faço ajuste fino e alinhamento de modelos e entrego um pacote de treinamento + inferência reproduzível.
Pilha de ajuste fino (não limitada a):
- LangChain (fluxos de trabalho prontos para integração)
- Unsloth + Imagem Docker do Unsloth
- LoRA / QLoRA
- Lamini
- LlamaFactory (Fábrica de LLaMA)
- Fine-tuning do Stable Diffusion (fluxos de trabalho estilo LoRA/DreamBooth)
- Executar e ajustar DeepSeek-R1-0528
- Treine seu próprio Modelo de Raciocínio
- Treine e Execute Mistral 3
Métodos de alinhamento
- SFT, DPO, GRPO, PPO (RLHF)
- Treinamento Quant Aware (QAT)
Entregáveis (dependendo do pacote):
- Formatação/preparação de dataset
- Código de treinamento/notebook + configurações
- Adapters ajustados finamente/checkpoints do modelo
- Resumo da avaliação + script de inferência
- Guia de API + Configuração de Produção
Se você quer resultados confiáveis, não apenas um modelo que roda, envie sua meta e dados de exemplo, e eu cuidarei do treinamento, avaliação e uma entrega limpa.
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Não tenho hardware para rodar um modelo grande. O que podemos fazer?
Sem problemas. No pacote Enterprise, posso implantar seu modelo como uma API (FastAPI) em um provedor de hospedagem com GPU ou instância na nuvem. Você receberá um endpoint funcional + guia de configuração. Os custos de hospedagem/GPU são pagos por você diretamente ao provedor (assim você mantém a propriedade e o controle de cobrança).
Ajuste fino vs RAG - qual devo escolher?
Ajuste fino melhora o comportamento (formato, tom, estilo de raciocínio). RAG melhora a precisão do conhecimento a partir de documentos e mantém-se atualizado. Muitos projetos funcionam melhor como híbridos (RAG + ajuste fino leve).
Como você mede a melhora?
Eu faço uma comparação de baseline versus ajuste fino usando seus exemplos de teste (e/ou verificações personalizadas como precisão de formato, comportamento de recusa e consistência de respostas) e compartilho um breve resumo da avaliação.
Você usará minhas chaves de API / conta na nuvem?
Se for necessário hospedagem ou treinamento na OpenAI, você fornece as chaves/acesso conforme requisitos do Fiverr.

