Eu vou ajustar fino seu LLM com qlora em uma única GPU de consumo

Sou estudante de M.Tech (IA/ML) e pesquisador publicado (Springer LNNS), que constrói sistemas de IA reais, no estilo de produção, não apenas tutoriais. Ajustei fino LLMs de peso aberto com QLoRA em hardware de consumo (uma única GPU de laptop com 6GB de VRAM), criei pipelines RAG adaptativos com FAISS e LangChain, e implementei aplicações de IA baseadas em FastAPI/Docker.

O que você recebe: um modelo realmente ajustado ao seu próprio conjunto de dados, não uma camada genérica ao redor de um modelo base. Vou te mostrar o que o modelo aprendeu, o que não aprendeu e onde estão seus limites.

Indicado para: startups que querem um chatbot específico para um domínio sem enviar dados para uma API externa, pesquisadores que desejam uma pipeline de ajuste fino reproduzível, ou qualquer pessoa cujo modelo base não seja suficientemente especializado para seu caso de uso.

Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido com o tamanho do seu conjunto de dados e seu caso de uso, assim posso confirmar o pacote adequado.