Vou ajustar fino um modelo personalizado llama 3 qwen usando qlora

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fine tune custom llm llama 3 qwen model using qlora
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Sobre este Serviço

Tradução automática

Quer adaptar LLMs de peso aberto como Llama 3, Qwen 2.5 ou Mistral para a sua voz de marca, conhecimento de domínio ou fluxos de trabalho de codificação? Ofereço serviços rápidos, locais e de alta precisão de ajuste fino com QLoRA.

O que eu ofereço:

  • Ajuste fino de modelo personalizado: Personalizando modelos de código aberto usando arquitetura eficiente QLoRA/Unsloth.
  • Limpeza e formatação de datasets: Estruturando textos brutos, CSVs ou dados desorganizados em modelos de prompt JSONL otimizados.
  • Entrega flexível: Exportando pesos leves do adaptador LoRA (.safetensors) ou modelos GGUF totalmente mesclados prontos para implantação local no Ollama ou LM Studio.
  • Privacidade e segurança 100%: Seus dados são processados em pipelines isolados, sem retenção de dados na nuvem.

Modelos suportados:

  • Meta Llama 3 / 3.1 (8B, 70B)
  • Série Qwen 2.5
  • Mistral / Mixtral
  • Peso aberto DeepSeek

Nota: Por favor, envie uma mensagem com o formato do seu dataset ou requisitos do projeto antes de fazer o pedido para garantir a melhor combinação de pacote!

  • AI engine

    • Mistral AI
    • DeepSeek
    • Meta Llama
    • Hugging Face
    • Ollama

  • Ferramentas e estruturas

    • LangChain
    • LlamaIndex
    • DSPy
    • Outros

  • Tipo de solução de IA

    • Chatbots de IA
    • Assistente de IA
    • Ferramenta interna de IA
    • Outros

  • Finalidade

    • Criação de conteúdo
    • Gestão do conhecimento
    • Automação de fluxo de trabalho
    • Processamento de documentos
    • Análise de dados

Conheça mais sobre yongpan l

yongpan l

LLM Fine Tuning and Local AI Specialist

  • A partir deAustrália
  • Membro desdeago. de 2026
  • Responde em aprox.:1 hora

  • Idiomas

    Inglês, Chinês
I specialize in custom LLM fine-tuning, dataset preparation, and local AI model deployment. Using efficient QLoRA methods and Unsloth optimization, I train open-weight models (Llama 3, Qwen 2.5, Mistral) tailored to your specific needs. What I offer: • Fine-tuning open-source LLMs on custom datasets (.jsonl, .csv, plain text) • Model optimization, LoRA adapter extraction, and GGUF conversions for local running (Ollama / LM Studio) • Dataset cleaning, formatting, and prompt formatting • High data privacy: Secure local training pipelines with zero external cloud retention

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