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Vou ajustar um LLM de código aberto com seu conjunto de dados personalizado
Engenheiro de IA, Sistemas RAG, FineTuning de LLM, LangChain Python
Eu construo sistemas de IA prontos para produção — chatbots RAG, LLMs ajustados e aplicações inteligentes em Python.
Meu trabalho recente:
→ FinSight Pakistan: sistema RAG com busca híbrida sobre 916...
Sobre este Serviço
Você quer ajustar um LLM de código aberto com seus
dados próprios? Eu crio pipelines de ajuste personalizados que
realmente melhoram o desempenho do modelo.
Recentemente, finalizei o EdgeAlign - um pipeline completo de alinhamento SFT para DPO no Qwen3-0.6B usando adaptadores LoRA e quantização NF4 de 4 bits.
Resultados:
- Pontuação BLEU: 3,70 (padrão) para 10,22 (+176% de melhora)
- BERTScore: 0,7675 (padrão) para 0,8149
- Realizei 10 testes sistemáticos variando o rank do LoRA, taxa de aprendizado e beta do DPO
- Ambos os adaptadores LoRA disponíveis no HuggingFace
O que você vai receber:
- Ajuste personalizado com seu conjunto de dados (SFT e/ou DPO)
- Adaptadores LoRA (leves, fáceis de implementar)
- Métricas de avaliação (BLEU, BERTScore, curvas de perda)
- Código Python limpo e documentado
- Cartão do Modelo no HuggingFace (Premium)
- Modelo implantado no HuggingFace Hub (Premium)
Modelos que posso ajustar:
- Qwen (0,6B, 1,8B, 7B)
- LLaMA (1B, 3B, 8B)
- Mistral (7B)
- Phi-3 / Phi-2
- Gemma (2B, 7B)
- Qualquer modelo de código aberto no HuggingFace
O que preciso de você:
- Seu conjunto de dados (JSONL, CSV ou texto simples)
- Descrição da tarefa (seguir instruções, sumarização,
classificação, Q&A, etc.)
- Modelo base preferido (ou recomendo um para você)
Me envie uma mensagem antes de fazer o pedido para discutir
Linguagem de Programação:
Python
Estruturas e ferramentas para modelos de IA:
Tipo de dados:
Texto
•
Tabular Data
Motor de IA:
GPT
•
Llama
•
Falcon
•
Langchain
•
Outros
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Em que formato meu dataset deve estar?
Idealmente JSONL com campos de instrução/entrada/saída, ou CSV. Posso ajudar a reformatar seus dados brutos no formato correto se necessário - basta compartilhar uma amostra primeiro.
E se meus dados forem pequenos (menos de 500 exemplos)?
Conjuntos de dados pequenos funcionam bem para ajuste com LoRA. Me envie uma mensagem com a quantidade de amostras e eu aconselharei sobre a melhor abordagem.
Eu vou ser proprietário do modelo ajustado fino?
Sim - você terá propriedade total dos adaptadores LoRA e de todo o código. O pacote Premium inclui implantação na sua própria conta HuggingFace.
Você consegue ajustar fino GPT-4 ou Claude?
Não - esses são modelos de código fechado e não podem ser ajustados dessa forma. Trabalho com modelos de código aberto no HuggingFace (LLaMA, Qwen, Mistral, Gemma, Phi etc.)
Quais métricas de avaliação você fornece?
Pontuação BLEU, BERTScore, curvas de perda de treinamento/validação, e comparações de saída de amostra contra baseline. O pacote Premium inclui um estudo completo de ablação.
