Faro il fine tuning di llm sui tuoi dati, gpt, llama
SCIENZIATO DEI DATI
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Molto reattivo
È noto per le risposte super rapide
Informazioni su questo servizio
Perché scegliermi
- Oltre 160 ordini completati su Fiverr + 5 anni su Fiverr
- Competenza approfondita in Machine Learning, Data Science, NLP, Computer Vision, Generative AI, Deep Learning e sistemi RAG
- Esperienza pratica con Previsioni di serie temporali, Agenti AI e Sviluppo di chatbot
Offro fine tuning di modelli AI / fine tuning di LLM per adattarli ai tuoi dati, stile e formato di output. Fine tuning e allineamento dei modelli e consegna di un pacchetto training + inference riproducibile.
Stack di fine tuning (non limitato a):
- LangChain (workflow pronti all'integrazione)
- Unsloth + Immagine Docker di Unsloth
- LoRA / QLoRA
- Lamini
- LlamaFactory (LLaMA-Factory)
- Fine-tuning di Stable Diffusion (workflow LoRA/DreamBooth)
- Run & fine-tune DeepSeek-R1-0528
- Allena il tuo modello di ragionamento
- Allena e esegui Mistral 3
Metodi di allineamento
- SFT, DPO, GRPO, PPO (RLHF)
- Quant Aware Training (QAT)
Deliverables (a seconda del pacchetto):
- Formattazione/preparazione del dataset
- Codice di training/notebook + configurazioni
- Adattatori/Checkpoint del modello fine-tuned
- Sintesi della valutazione + script di inference
- Guida API + Setup di produzione
Se vuoi output affidabili, non solo un modello che funziona, inviami un messaggio con il tuo obiettivo e un esempio di dati, e mi occuperò di training, valutazione e consegna pulita.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Non ho l'hardware per eseguire un modello grande. Cosa possiamo fare?
Nessun problema. Nel pacchetto Enterprise, posso distribuire il tuo modello come API (FastAPI) su un provider di hosting GPU o su un'istanza cloud. Otterrai un endpoint funzionante + guida all'installazione. I costi di hosting/GPU sono a tuo carico diretto verso il provider (così mantieni proprietà e controllo sulla fatturazione).
Fine-tuning vs RAG - quale dovrei scegliere?
Il fine-tuning migliora comportamento (formato, tono, stile di ragionamento). RAG migliora l'accuratezza delle conoscenze dai documenti e rimane aggiornato. Molti progetti funzionano meglio come ibridi (RAG + fine-tuning leggero).
Come misuri il miglioramento?
Eseguo un confronto di baseline vs fine-tuned usando i tuoi esempi di test (e/o controlli personalizzati come accuratezza del formato, comportamento di rifiuto e coerenza delle risposte) e condivido una breve sintesi della valutazione.
Usi le mie API keys / account cloud?
Se è necessario hosting o training su OpenAI, fornisci le chiavi/accesso secondo i requisiti di Fiverr.

