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Vou criar modelos personalizados de LLM e SLM com QLoRA
Engenheiro de IA e Desenvolvedor Full Stack: Especialista em Soluções de IA Escaláveis!
Engenheiro de IA experiente e Desenvolvedor Full Stack com mais de 7 anos de expertise em criar soluções inteligentes, escaláveis e eficientes. Sou especializado em aplicações com IA usando GPT-4/3.5,...
Sobre este Serviço
Faça o ajuste fino de um LLM personalizado que conhece SEU domínio, não toda a internet.
Sou Raihan, engenheiro de IA/ML e CTO na ClarioScope AI. Treino pequenos modelos de linguagem do zero (ORCH 350M3B, MedLLM, ILMA Lang) e ajusto modelos abertos com QLoRA usando seus dados reais.
O que você recebe: LLM/SLM ajustado fino no seu conjunto de dados Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi LoRA / QLoRA / ajuste completo (eu escolho o que se encaixa nos seus dados e orçamento) Limpeza, formatação do conjunto de dados + geração de dados sintéticos Relatório de avaliação versus o modelo base (perplexidade, precisão) Pronto para inferência: Hugging Face, GGUF para Ollama ou um endpoint de API Código limpo em PyTorch + documentação
Por que eu, não um serviço de $90? A maioria dos gigs de "ajuste fino" apenas envolvem a API da OpenAI. Eu construo SLMs reais do zero, então escolho o modelo base e o rank de LoRA certos e entrego um modelo que realmente supera o base. Portfólio: raihan-js.github.io
️Processo: Chat de escopo gratuito, preparação de dados, treinamento, avaliação versus o modelo base, entrega e transferência.
Seus dados permanecem privados. Pesos completos + direitos de uso comercial disponíveis.
Envie uma mensagem com seu caso de uso primeiro para uma cotação precisa. Vamos construir do jeito certo!
Clientes com quem já trabalhei
GNatural Products
All Natural Skincare
I designed and developed Full WordPress Website for this client.
out. de 2020
Meu portfólio
Outros serviços de Ciência de dados e ML que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Você treina modelos do zero ou só ajusta os existentes?
Ambos. Treinei a série ORCH (350M–3B) e MedLLM do zero, e ajusto modelos abertos diariamente. Para a maioria dos casos, ajustar fino com QLoRA um modelo forte (Llama 3.1, Mistral, Qwen) oferece 80–90% do benefício por uma fração do custo — vou recomendar honestamente com base nos seus dados.
Quais modelos base você pode ajustar fino?
Todos os principais LLMs de código aberto: Llama 3.1/3.2 (1B–13B), Mistral 7B / Mixtral, Qwen 2.5, Gemma 2, Phi-3, DeepSeek, e Code Llama / Code Qwen. Também posso ajustar fino modelos da OpenAI (GPT-4o-mini, GPT-4.1) e Gemini via suas APIs de tuning.
Quanto de dado de treinamento eu preciso?
Para LoRA/QLoRA, apenas 500 exemplos de alta qualidade podem funcionar; 2.000–10.000 é o ponto ideal. Tem menos? Eu gero dados sintéticos para você (Standard & Premium). Treinar um modelo pequeno do zero precisa de um corpus substancial — confirmaremos na chamada de escopo.
Qual hardware é usado e quem paga pelo compute?
Uso Runpod / Vast.ai (GPUs A100 / H100). O compute para execuções padrão está incluso em todos os pacotes. Para conjuntos de dados muito grandes ou pré-treinamento longo, o custo de GPU pode ser cobrado à parte como um pequeno extra — sempre acordado previamente (normalmente $20–$120).
Meus dados e o modelo treinado permanecem privados?
Sim. Seus dados são usados apenas para seu projeto e nunca reutilizados. Você recebe os pesos completos, código e direitos de uso comercial (incluído no Premium; +$180 no Basic/Standard).
Você pode implantar o modelo para que meu app possa chamá-lo via API?
Sim — o Premium inclui um FastAPI + container Docker com um endpoint compatível com OpenAI, então seu código existente só troca a URL base. Compradores padrão podem adicionar implantação por +$250.
Qual a diferença entre ajuste fino e RAG?
O ajuste fino altera o comportamento e o conhecimento do modelo em seus pesos. RAG busca respostas nos seus documentos na hora da consulta. Precisa de RAG? Ofereço isso como um gig separado — ou envie uma mensagem e te direi qual realmente se encaixa no seu objetivo.
Por que devo te contratar ao invés de um gig de ajuste fino mais barato?
A maioria dos gigs de baixo preço são apenas wrappers da API da OpenAI. Sou CTO que treina SLMs reais do zero (portfólio: raihan-js.github.io) — então vou te dizer quando o ajuste fino não é a resposta certa, escolher o modelo base e a configuração de LoRA corretos, e entregar um modelo que supera o base de forma mensurável.
