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Faro il fine-tuning del tuo llm con lora per compiti personalizzati
Ingegnere AI, Specialista in automazione sanitaria
Sono un Ingegnere AI specializzato in automazione sanitaria — costruisco sistemi che aiutano le piccole pratiche indipendenti a ridurre i rifiuti di richieste di rimborso, automatizzare i flussi di la...
Informazioni su questo servizio
I LLM generici danno risposte generiche. Se hai bisogno di un modello che classifica, estrae o formatta in modo affidabile I TUOI dati, il fine-tuning supera il prompting per compiti ristretti e ripetibili.
Faccio il fine-tuning di open-source LLMs (Qwen, Llama, Gemma, Mistral) usando LoRA/QLoRA, il metodo efficiente in termini di parametri che i team usano quando il retraining completo non è fattibile. Il mio portfolio include uno studio di caso documentato che confronta un modello tuningato con LoRA contro un'API a pagamento su un vero compito di classificazione, con numeri verificati di accuratezza, latenza e costo, non solo una demo.
Ciò che ottieni:
- Un modello tuningato sui TUOI dati per il TUO compito esatto
- Un rapporto di valutazione onesto sull'accuratezza, non solo impressioni
- L'adapter addestrato, pronto per essere deployato
- Documentazione chiara, senza lock-in
Perché lavorare con me:
La maggior parte dei venditori mostra una demo. Io mostro uno studio di caso reale di ingegneria: dataset, benchmark, analisi dei trade-off (accuratezza vs. costo vs. latenza vs. privacy), il ragionamento che conta una volta che questo va in produzione.
Ideale per: classificazione del testo, estrazione strutturata, categorizzazione, adattamento tono/format. Non per insegnare fatti nuovi (quello è RAG). Ti dirò onestamente quale si adatta.
Scrivimi del tuo compito e un esempio di dati (anche 20-30 esempi) e ti consiglierò gratuitamente prima.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
Motore IA:
Llama
•
Altro
FAQ
Traduzione automatica.
Quali dati devo fornire?
Un foglio di calcolo o file JSON con esempi input-output per il tuo compito. Anche 20-30 esempi sono sufficienti per valutare la fattibilità prima di ordinare. Più esempi (200-2000+) di solito migliorano l'accuratezza.
Quali modelli puoi perfezionare?
Modelli open-source come Qwen, Llama, Gemma e Mistral, di dimensioni compatibili con il livello gratuito di GPU (circa fino a 7-8 miliardi di parametri con QLoRA). Ti confermerò la dimensione giusta del modello per il tuo compito e volume di dati prima di iniziare.
È questo fine-tuning o solo prompt engineering?
Vero fine-tuning: addestro adattatori LoRA/QLoRA che aggiornano i pesi effettivi del modello sui tuoi dati, non solo prompt studiati. Ricevi il file dell'adapter addestrato, non solo un modello di prompt.
Possiedo il modello fine-tuned?
Sì. Ricevi l'adapter addestrato e tutti i diritti di utilizzo. È tuo per deployare, hostare o consegnare al tuo team.
Puoi confrontare il fine-tuning con l'uso di un'API?
Sì, nei pacchetti Standard e Premium confronto il tuo modello fine-tuned con un prompt su API ospitata sullo stesso compito, coprendo accuratezza, latenza e costo, così puoi vedere quale approccio si adatta di più.
Cosa succede se il mio dataset è piccolo o disordinato?
Scrivimi prima con un esempio. Ti dirò onestamente se i tuoi dati sono sufficienti e ti aiuterò a capire cosa raccogliere se non lo sono, prima di ordinare.
Fornisci il codice di training?
Sì, tutti i pacchetti includono lo script di training e la documentazione completa, così non dipendi da me per futuri retraining.
Quanto tempo ci vuole per la consegna?
Basic: 5 giorni. Standard: 7 giorni. Premium: 10 giorni. La tempistica dipende dalla dimensione del dataset e da eventuali scambi di informazioni sui requisiti.
