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Farò il fine-tune del tuo LLM open source sul tuo dataset
prashant chavan
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai bisogno di un LLM open-source che segua più coerentemente il tuo compito? Eseguo il fine-tune di modelli compatibili come Llama, Qwen, Mistral e altri modelli open-weight usando LoRA o QLoRA. Confronto il modello affinato con l'originale su esempi di test.
Buoni utilizzi: output strutturato, classificazione, estrazione, stile di dominio e istruzioni ripetibili. Per fatti che cambiano spesso, posso consigliarti se RAG è una soluzione migliore.
In base al tuo pacchetto, consegno:
Revisione del dataset, formattazione e divisione train/test
Un modello concordato e un flusso di lavoro di addestramento definito
Valutazione base vs affinato con report dei risultati chiaro
Pesi dell'adapter, codice di training e inferenza, e note di setup
Una deployment API con Premium
Prima di ordinare, inviami il tuo compito, un esempio di dati, modello preferito e 5 esempi ideali di input-output. Confermerò fattibilità, licenza del modello, esigenze hardware e scope. I costi di GPU e hosting sono separati. I risultati dipendono dalla qualità dei dati e sono misurati, non garantiti.
Scopri di più su prashant chavan
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- DaIndia
- Membro dalug 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Inglese
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi fare il fine-tune di qualsiasi LLM open-source?
Posso valutare Llama, Qwen, Mistral e altri modelli open-weight compatibili. La licenza del modello, l'architettura, le esigenze hardware e i tuoi dati determinano l'approccio. I pacchetti elencati coprono un modello di testo fino a circa 8B di parametri; modelli più grandi o particolari richiedono un preventivo personalizzato.
Di cosa hai bisogno da me?
Una descrizione del compito, un esempio rappresentativo del dataset, il modello di destinazione se ne hai uno, e 5 esempi di input e output ideali. Mostrami anche esempi in cui il modello attuale fallisce.
Questo insegnerà al modello fatti attuali dai miei documenti?
Il fine-tune funziona meglio per comportamenti ripetibili, formato, stile, classificazione o estrazione. Se i fatti cambiano frequentemente, potrebbe essere più adatto il retrieval dai tuoi documenti attuali. Posso consigliare dopo aver rivisto il compito.
Come dimostrerai il miglioramento?
Confronto il modello base e quello affinato su esempi esclusi dall'addestramento. Il report include la dimensione del test, le misure appropriate, gli output di esempio e le limitazioni. Non prometto un aumento di precisione fisso.
Quali file possiederò?
Ricevi i pesi dell'adapter concordati, il codice di training/inferenza e il materiale di consegna. L'uso del modello base rimane soggetto alla sua licenza. Qualsiasi deployment viene configurato in un ambiente concordato sotto il tuo controllo.
I costi di GPU e hosting sono inclusi?
No. Li stimo in base al modello, al volume di dati e all'obiettivo di deployment prima dell'ordine. Tu paghi direttamente quei fornitori tramite il tuo account.
Puoi fare il deployment del modello affinato?
Sì. Premium include un endpoint API definito. Inviami i dettagli del cloud o del server preferito prima di ordinare, così posso confermare compatibilità e costi di gestione continuativi.
