Quantizzerò il tuo modello di AI

Le tue fatture cloud GPU stanno diventando ingestibili, o il tuo modello fine-tuned è troppo pesante per funzionare su hardware edge?

Sono un ingegnere di sistemi di machine learning specializzato in quantizzazione a basso bit, ottimizzazione dell'inferenza e deployment edge. Prendo modelli di linguaggio, visione e mixture-of-experts (MoE) di grandi dimensioni e ne riduco l'impronta di memoria del 50% al 80% senza compromettere la precisione.

Che tu abbia bisogno di un modello da 70B compresso su GPU consumer, di uno da 7B che funzioni su un Mac/iPhone con Apple Silicon, o di un file GGUF calibrato per la conformità aziendale locale, costruirò la pipeline di runtime esatta di cui hai bisogno.

Le mie specializzazioni:

* Formati & Runtimes: GGUF (llama.cpp), MLX (Apple Silicon Mac/iOS), EXL2, AWQ, GPTQ, bitsandbytes (NF4/FP8).

* Architetture di modelli: Llama 3, Qwen 2.5 / 3.8, Mistral, Gemma, modelli MoE (OLMoE, Mixtral), e modelli Vision-Language (VLMs).

* Hardware target: GPU NVIDIA singoli (L4, A10, RTX 4090), Apple Silicon (memoria unificata M-series, iOS), e inferenza CPU.

* Precisione & qualità: Calibrazione avanzata (imatrix), quantizzazione consapevole dell'attivazione e verifica della qualità deterministica (Perplessità & valutazioni downstream).