Vou ajustar fino um LLM personalizado para seu domínio usando LoRA ou ajuste completo


Sobre este Serviço
Tradução automática
Ajuste fino de LLMs para seu negócio
IA genérica oferece respostas genéricas. Eu crio LLMs ajustados finamente treinados no seu domínio, dados e requisitos de negócio.
Sou Engenheiro de IA e Pesquisador de MS IA, especializado em Llama, Mistral, Gemma, Phi e Falcon usando LoRA, QLoRA e ajuste completo (HuggingFace, PEFT, Unsloth).
Serviços:
- Chatbots específicos de domínio
- IA de suporte ao cliente
- Assistentes jurídicos, médicos e financeiros
- Modelos que seguem instruções
- Sistemas de resumo e Q&A
- Ajuste multilíngue
- LLMs aprimorados com RAG
Você receberá:
- Peso do modelo ajustado finamente
- Relatório de treinamento e avaliação
- Código Python pronto para inferência
- Documentação de implantação
- Suporte pós-entrega
Antes de fazer o pedido, envie seu modelo alvo, tamanho/formato do conjunto de dados e caso de uso. Confirmarei a viabilidade, o cronograma e a melhor abordagem de ajuste para seu projeto.
Sem enrolação. Apenas um LLM que funciona para seu negócio.
Conheça mais sobre m waqas
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- A partir dePaquistão
- Membro desdenov. de 2024
Idiomas
Inglês, Urdu
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer um conjunto de dados?
Sim — você fornece os dados de treinamento. Posso ajudar a estruturar e limpar como parte do pacote Premium, ou como complemento.
Quais modelos base você suporta?
Llama 2/3, Mistral, Falcon, Gemma, Phi e a maioria dos modelos compatíveis com HuggingFace. Pergunte se tiver dúvidas.
O modelo ajustado fino vai rodar no meu hardware?
Vou entregar versões quantizadas (GGUF/GPTQ) sob demanda — executáveis em GPUs de consumo ou CPU.
Você pode ajustar usando a API de ajuste fino do OpenAI?
Sim, disponível como complemento para trabalhos de ajuste fino do GPT-3.5/4.
E se eu tiver menos de 500 amostras de treinamento?
Me envie uma mensagem primeiro. Conjuntos de dados pequenos precisam de cuidado — vou orientar se ajuste fino ou few-shot prompting é a melhor abordagem.

