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Costruirò AI privata locale con rag e fine tune llms
Chanaka
Level 2
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un'AI che funzioni sul tuo computer o server invece di inviare dati privati a API di terze parti?
Costruisco sistemi di AI privata e locale usando open-source LLMs, RAG, Ollama e tuning di modelli personalizzati. La tua soluzione può funzionare completamente offline dopo l'installazione, quando il modello e il workflow supportano questa modalità.
Posso aiutarti con:
- Configurazione di LLM locali con Ollama, llama.cpp o vLLM
- Chatbot RAG per PDF, DOCX, TXT, CSV e basi di conoscenza
- Citation di fonti e risposte basate su documenti
- Fine-tuning LoRA / QLoRA / PEFT per casi d'uso specifici
- Quantizzazione del modello e ottimizzazione hardware
- Database vettoriali come FAISS, Chroma o Qdrant
- API, web UI, Docker e deployment self-hosted
- Valutazione di accuratezza, qualità del retrieval e hallucination
Non sei sicuro se ti serve RAG o fine-tuning? Ti consiglierò l'approccio più semplice che si adatta al tuo obiettivo, evitando di addestrare un modello inutilmente.
Riceverai codice sorgente pulito, istruzioni di setup e una soluzione compatibile con il tuo hardware e le tue esigenze di privacy.
Per fine-tuning, dataset di grandi dimensioni o integrazioni con sistemi esistenti, contattami prima di ordinare così possiamo confermare scope, dati e requisiti di calcolo.
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Chanaka
Level 2
- DaSri Lanka
- Membro dadic 2022
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna2 giorni
Lingue
Inglese
I'm a professional Pinescript coder with over 3 years of experience. As a Computer Science engineer, I have a strong background in coding and a passion for various fields. I offer Pinescript to Python conversion services and I can convert any Pinescript code logic into Python.
In addition, I also offer Pinescript coding services. I can code any strategy or indicator in Pinescript, whether it's a simple moving average or a complex system.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra RAG e fine-tuning?
RAG permette all'AI di recuperare informazioni dai tuoi documenti o dalla tua knowledge base quando risponde alle domande. Il fine-tuning modifica il comportamento del modello addestrandolo su esempi. Per conoscenze aziendali in continuo aggiornamento, RAG è spesso la soluzione migliore. Posso valutare il tuo caso d'uso e consigliare la soluzione più adatta.
Puoi usare OpenAI, Claude o Gemini invece di un modello locale?
Sì, se il tuo progetto beneficia di modelli cloud. Tuttavia, questa Gig si specializza principalmente in soluzioni di AI privata, self-hosted e locale.
L'AI può funzionare completamente offline?
Sì, quando il modello e il workflow supportano inferenza locale. Posso creare soluzioni usando Ollama, llama.cpp, vLLM e altri strumenti self-hosted senza richiedere API di OpenAI o Claude dopo l'installazione.
I miei documenti saranno inviati a un provider di AI esterno?
Non in una distribuzione completamente locale. Il sistema finale può processare documenti e generare risposte localmente. Se i tuoi dati sono altamente riservati, fornisci dati anonimizzati o di esempio durante lo sviluppo o organizza la soluzione in modo che dati sensibili rimangano nel tuo ambiente.
Con quali modelli di AI puoi lavorare?
Posso lavorare con modelli open-source adatti, tra cui Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek e altri modelli compatibili Hugging Face/GGUF, a seconda del tuo hardware e del caso d'uso.
Puoi fare fine-tuning sul mio modello?
Sì. Posso lavorare con LoRA, QLoRA e PEFT dove appropriato. I requisiti di fine-tuning dipendono molto dal modello, dal dataset, dalle risorse GPU e dall'obiettivo desiderato, quindi contattami prima di ordinare un progetto di training.
Quale hardware del computer mi serve?
Dipende dalle dimensioni del modello e dalle prestazioni richieste. Inviami il tuo sistema operativo, RAM, CPU, GPU e VRAM della GPU se disponibile. Posso consigliarti un modello e un livello di quantizzazione adatti al tuo hardware.
L'AI può rispondere a domande da PDF e documenti aziendali?
Sì. Posso costruire sistemi RAG per PDF, DOCX, TXT, CSV e altre fonti di conoscenza strutturate o non strutturate. PDF scannerizzati che richiedono OCR potrebbero necessitare di lavoro aggiuntivo.
Puoi aggiungere questa AI alla mia applicazione esistente?
Sì. Posso esporre l'AI tramite API REST o integrarla con un'applicazione esistente. Contattami prima per integrazioni che coinvolgono un codice già esistente.
Riceverò il codice sorgente?
Sì, il codice sorgente è incluso in base al pacchetto scelto.
