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Farò il fine tuning di llms usando lora o qlora per il tuo caso d'uso personalizzato
Ingegnere AI e ML per il fine tuning di LLM RAG e Data Science
Sviluppatore AI/ML con esperienza pratica in produzione nel fine-tuning di LLM (QLoRA/PEFT), sistemi RAG (ChromaDB, MongoDB Atlas vettoriale, memoria agentica) e data engineering (PySpark, Airflow, De...
Informazioni su questo servizio
Effettuo il fine-tuning di LLM open-source (Llama, Mistral, Phi-3, ecc.) sul tuo dataset personalizzato usando metodi efficienti come LoRA/QLoRA che non richiedono il retraining completo del modello.
Gestisco:
- Formattazione e validazione del dataset per il tuo compito (classificazione, generazione, follow-up di istruzioni)
- Configurazione del rank/alpha di LoRA adatta alla dimensione dei tuoi dati
- Training con quantizzazione (bitsandbytes NF4) per ridurre i costi di calcolo
- Valutazione su un set di test, con metriche chiare prima/dopo
Non prometto miracoli: se il problema si risolve meglio con prompt engineering o RAG, te lo dirò prima di iniziare, non dopo che hai pagato per il training.
Invia il formato del dataset e il task target nelle richieste, e ti confermerò l'ambito prima di partire.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
JavaScript
•
Tensorflow
Tipo di dati:
Testo
•
IMMAGINI
•
Multimodale
Motore IA:
Stable Diffusion
•
tensorflow
•
Bert
•
Llama
•
Langchain
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire GPU/risorse di calcolo?
No — il training viene gestito da me; tu fornisci solo il dataset e la specifica del task.
Cosa succede se il mio dataset è piccolo?
Se ci sono meno di ~500 esempi, te lo segnalerò subito; dataset piccoli spesso necessitano di augmentation o di un approccio diverso, e te lo dirò piuttosto che consegnarti un modello debole.
Quali modelli di base supporti?
Llama, Mistral, Phi-3, Qwen e altri modelli open-weight ospitati da Hugging Face. Scrivimi se il tuo non è elencato.
