Vou fazer ajuste fino de llama ou qwen llms no seu conjunto de dados com lora

Adapte um LLM de peso aberto para sua tarefa com ajuste fino personalizado usando LoRA em Python e Hugging Face. Trabalho com Llama, Qwen, Mistral, Gemma e Phi, dependendo da compatibilidade do modelo e dos recursos de GPU.

Casos de uso incluem seguir instruções, resumir, classificar e respostas específicas de domínio.

Escolha seu pacote:

• Básico: ajuste fino supervisionado com LoRA em até 1.000 amostras preparadas; adaptadores e código fonte.
• - Padrão: SFT em até 5.000 amostras, preparação de dataset e métricas de avaliação.
• - Premium: SFT mais alinhamento DPO, cartão do modelo e implantação na Hugging Face para o escopo acordado.

Meu projeto EdgeAlign usou SFT e DPO no Qwen3-0.6B com LoRA. Os resultados dependem do dataset e da tarefa; a melhoria é avaliada em relação a uma linha de base.

Antes de fazer o pedido, envie uma amostra de dados, quantidade de amostras, descrição da tarefa, modelo preferido e detalhes da GPU. DPO requer dados de preferência adequados. Confirmaremos o tamanho do modelo, o escopo do treinamento, avaliação e custos de computação ou hospedagem antes de começar o trabalho.