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Vou ajustar fino seu LLM de código aberto na sua dataset
prashant chavan
Sobre este Serviço
Tradução automática
Precisa de um LLM de código aberto que siga sua tarefa de forma mais consistente? Eu ajusto modelos compatíveis como Llama, Qwen, Mistral e outros modelos de peso aberto usando LoRA ou QLoRA na sua dataset. Comparo o modelo ajustado com o original em exemplos reservados.
Boas aplicações: saída estruturada, classificação, extração, estilo de domínio e instruções repetíveis. Para fatos que mudam frequentemente, posso aconselhar se RAG é uma melhor opção.
Dependendo do seu pacote, eu entrego:
Revisão da dataset, formatação e divisão treino/teste
Um modelo acordado e fluxo de trabalho de treinamento definido
Avaliação base vs ajustado com relatório de resultados claro
Peso do adaptador, código de treinamento e inferência, e notas de configuração
Uma implantação de API com Premium
Antes de fazer o pedido, envie sua tarefa, uma amostra de dados, modelo preferido e 5 exemplos ideais de entrada e saída. Eu confirmarei a viabilidade, licença do modelo, necessidades de hardware e escopo. Custos de GPU e hospedagem são separados. Os resultados dependem da qualidade dos dados e são medidos, não garantidos.
Conheça mais sobre prashant chavan
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- A partir deÍndia
- Membro desdejul. de 2023
- Responde em aprox.:1 hora
Idiomas
Inglês
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você pode ajustar fino qualquer LLM de código aberto?
Posso avaliar Llama, Qwen, Mistral e outros modelos de peso aberto compatíveis. A licença do modelo, arquitetura, necessidades de hardware e seus dados determinam a abordagem. Os pacotes listados cobrem um modelo de texto de até cerca de 8B de parâmetros; modelos maiores ou incomuns recebem uma cotação personalizada.
O que você precisa de mim?
Uma descrição da tarefa, uma amostra representativa de dataset, o modelo alvo se você tiver um, e 5 exemplos de entrada e saída ideais. Também mostre exemplos onde o modelo atual falha.
Isso ensinará o modelo fatos atuais dos meus documentos?
O ajuste fino funciona melhor para comportamento repetível, formato, estilo, classificação ou extração. Se os fatos mudam regularmente, a recuperação de seus documentos atuais pode ser mais adequada. Posso aconselhar após revisar a tarefa.
Como você provará a melhora?
Comparo o modelo base e ajustado em exemplos excluídos do treinamento. O relatório inclui o tamanho do teste, medidas apropriadas para a tarefa, saídas de amostra e limitações. Não prometo um aumento fixo na precisão.
Quais arquivos eu vou possuir?
Você recebe os pesos do adaptador acordados, código de treinamento/inferência e material de entrega. O uso do modelo base permanece sujeito à sua licença. Qualquer implantação é configurada em um ambiente acordado sob seu controle.
Custos de GPU e hospedagem estão incluídos?
Não. Eu os estimarei com base no modelo, volume de dados e destino da implantação antes do pedido. Você paga esses provedores diretamente através da sua conta.
Você pode implantar o modelo ajustado?
Sim. O Premium inclui um endpoint de API definido. Envie seus detalhes de nuvem ou servidor preferido antes de pedir para que eu possa confirmar compatibilidade e custos contínuos de operação.
