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Addestrerò il fine tune di llm, il modello AI personalizzato e valuterò il dataset
Costruisco sistemi di AI che gestiscono le tue operazioni di business
Costruisco sistemi di AI che gestiscono il tuo business così smetti di perdere lead, di ripetere compiti manuali e di pagare per strumenti che si rompono in produzione. Il mio lavoro include chatbot A...
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Informazioni su questo servizio
I modelli AI generici danno risposte generiche. Un modello fine tuned sui tuoi dati parla il tuo linguaggio, segue il tuo formato e costa una frazione delle chiamate API costanti. Io faccio il fine tune di open source LLMs sui tuoi dati personalizzati con valutazione completa, niente supposizioni.
Ciò che consegno:
- Fine tune di modelli Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek e GPT
- LoRA e QLoRA fine tuning per un addestramento efficiente sul tuo compito
- Preparazione del dataset, pulizia, deduplicazione, conversione del formato
- Instruction tuning, classificazione, adattamento al dominio, matching dello stile
- Valutazione rigorosa: accuratezza, perplexity, tasso di allucinazioni, benchmark personalizzati
- Confronto con il modello di base per vedere il miglioramento reale
- Quantizzazione (GGUF, GPTQ) per un deployment più economico e veloce
- Guida al deployment per vLLM, Ollama, Hugging Face Endpoints
- Monitoraggio degli esperimenti con Weights and Biases o MLflow
Stack: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, LoRA, QLoRA, Unsloth, Axolotl, vLLM, Ollama, bitsandbytes.
Ti dirò subito se il fine tuning è anche la mossa giusta per il tuo caso o se l’ingegneria delle prompt o RAG ti servirebbero meglio e a meno costi. Scoping onesto, niente promesse esagerate.
Scrivimi con il tuo task e dataset.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
keras
•
Pytorch
•
R
•
Tensorflow
Framework e strumenti per modelli IA:
tensorflow
•
PyTorch
•
keras
Tipo di dati:
Testo
•
IMMAGINI
•
Multimodale
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Ho davvero bisogno del fine tuning o basta RAG?
Risposta onesta: molti casi d’uso non richiedono il fine tuning. Se vuoi che il modello conosca fatti dai tuoi documenti, RAG è di solito migliore e più economico. Il fine tuning è utile quando ti serve un formato di output specifico, un tono di dominio, un compito di classificazione o costi di inferenza più bassi su larga scala. Ti dirò quale
Quali modelli puoi fare il fine tuning?
Modelli open source: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek e altri su Hugging Face. Posso anche fare il fine tuning di modelli OpenAI (GPT) tramite la loro API di fine tuning. Ti consiglierò il miglior modello di base per il tuo task, budget e obiettivo di deployment.
Quanti dati servono per il fine tuning?
Dipende dal task. Matching di stile o formato può funzionare con poche centinaia di esempi validi. Adattamento al dominio o classificazione di solito richiedono da 1.000 a oltre 10.000 esempi. La qualità conta più della quantità. Se non hai abbastanza dati, posso aiutarti a creare o aumentare un dataset (disponibile come extra).
Il modello fine tuned sarà migliore di GPT-4?
Non in termini di intelligenza generale. Un modello piccolo fine tuned vince su un compito specifico: il tuo formato, il tuo dominio, costi più bassi, velocità maggiore e piena privacy dei dati perché gira sul tuo hardware. Confronto sempre il modello fine tuned con quello di base e con un API potente così vedi il risultato reale.
Offri anche valutazioni, non solo training?
Sì, e questo distingue un vero fine tune da una supposizione. Standard e Premium includono valutazione: accuratezza, perplexity, tasso di allucinazioni e confronto con il modello di base. Premium aggiunge un benchmark personalizzato basato sui tuoi casi d’uso reali così sai che il modello funziona davvero prima di usarlo.
Chi paga i costi di GPU e calcolo?
Il calcolo (noleggio GPU su Colab, RunPod, Vast o cloud) è separato dalla mia tariffa di servizio, di solito tra 5 e 50 dollari a seconda delle dimensioni del modello e del dataset. Lo stimo in anticipo così non ci sono sorprese. Per modelli piccoli, i costi sono minimi. Ottimizzo l’addestramento per mantenere basso il calcolo.
Posso eseguire io stesso il modello fine tuned dopo?
Sì. Possiedi i pesi del modello e il codice. Premium include una guida al deployment per vLLM, Ollama o Hugging Face Endpoints, più quantizzazione (GGUF, GPTQ) così gira a basso costo su hardware modesto. Non sei mai vincolato a me per l’inferenza.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Il tuo dataset (o una descrizione per aiutarmi a crearne uno), il task che vuoi che il modello faccia e il target di deployment (cloud, locale, edge). Documenti API o esempi di output ideale sono molto utili. Gestisco io training, valutazione e consegna.
