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Ottimizzerò modelli open source llms per il tuo chatbot o agente AI interno
Agenti vocali e chat AI, integrazioni API e server MCP
Lavoro chiaramente definito, consegna documentata e sistemi pratici che si adattano alla tua attività.
Sono un ingegnere AI e sviluppatore software indipendente con sede a Chicago. Collego agenti voc...
Informazioni su questo servizio
Adatta un LLM al comportamento, al linguaggio e agli output di cui il tuo chatbot o agente interno ha bisogno.
Ottimizzo modelli di linguaggio open-source e open-weight adatti, usando i tuoi dati autorizzati, con un piano di training definito e valutazioni rispetto al modello originale.
Ogni progetto è personalizzato in base a un caso d'uso, a un modello scelto, alla disponibilità del dataset e a un budget di calcolo. Si sceglie tra LoRA/QLoRA o ottimizzazione a pieno parametro quando appropriato; queste sono metodologie di training, non livelli di prezzo.
Le consegne possono includere:
- Preparazione del dataset e suddivisione in train/validation/test
- Codice di training riproducibile e configurazione
- Adapter addestrati o checkpoint del modello, soggetti a licenza
- Valutazione su dati riservati, confronto con baseline e limiti documentati
- Istruzioni per il caricamento del modello e consegna tecnica
Questo è training del modello, non solo scrittura di prompt. Il training da zero, esperimenti illimitati, un'app completa di chatbot e hosting continuativo non sono inclusi di default. Il pacchetto include fino a 150$ di noleggio GPU; oltre questa cifra, costi di calcolo, storage e altri costi di terze parti sono concordati separatamente.
Contattami prima di ordinare con il tuo caso d'uso, modello, dati, budget e obiettivo di deployment.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Pytorch
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
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IMMAGINI
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Multimodale
Motore IA:
DeepSeek
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Llama
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Falcon
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PyTorch
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra fine-tuning e prompt engineering?
Il fine-tuning consiste nell'addestrare i parametri del modello o dell'adapter su esempi. Un prompt fornisce istruzioni al momento dell'inferenza senza bisogno di training. Questo servizio è un impegno di training concordato, non solo prompt o documenti caricati.
Offri LoRA, QLoRA e fine-tuning completo dei parametri?
Il metodo viene scelto in base al modello, al compito, ai dati e al budget di calcolo. LoRA/QLoRA addestrano gli adapter su una base congelata; il fine-tuning completo dei parametri aggiorna il modello preaddestrato stesso. Sono scelte tecniche all’interno di un ambito personalizzato, non a livello di pacchetto.
Con quali modelli puoi lavorare?
Modelli open-source o open-weight adatti, con pesi accessibili e strumenti di training compatibili. Verifichiamo la versione esatta del modello, la licenza, l’architettura e le esigenze hardware prima di concordare il lavoro. La disponibilità non permette automaticamente ogni uso commerciale o redistribuzione.
Quali dati devo fornire?
Esempi rilevanti che possiedi o sei autorizzato a usare, inclusi esempi di risposte o azioni desiderate dove necessario. La qualità, la coerenza, la copertura e il volume influenzano la fattibilità. Revisioniamo un campione sanificato e concordiamo il lavoro di preparazione prima di ordinare.
Cosa consegnerai?
Gli artefatti addestrati concordati, il codice di training e configurazione, i dettagli del modello di base e dell’ambiente, un rapporto di valutazione e le istruzioni di caricamento. Gli adapter richiedono il modello di base specificato. I checkpoint completi o uniti vengono consegnati solo quando concordato e permesso dalla licenza.
Il modello sarà più preciso o smetterà di hallucinate?
Nessun miglioramento particolare è garantito senza prove. Definiamo una valutazione specifica per il compito, confrontiamo con un baseline e riportiamo risultati e limiti. Il fine-tuning non rende un modello infallibile né sostituisce il recupero di dati freschi in ogni caso d’uso.
Il prezzo include i costi GPU e il deployment?
Il pacchetto include fino a 150$ di noleggio GPU. Oltre questa soglia, i costi di calcolo, storage e altri costi di terze parti sono concordati per iscritto. Un endpoint ospitato, UI del chatbot, integrazione con sistemi aziendali e inferenza continua sono separati, salvo diversa indicazione.
Addestri da zero o continui l’addestramento fino a raggiungere un punteggio target?
Non nell’ambito di un normale scope di fine-tuning. Il pretraining di foundation-model, il pretraining continuato, le grandi esecuzioni distribuite e gli esperimenti extra richiedono valutazioni e budget separati. L’accordo definisce le esecuzioni incluse, i criteri di accettazione e le condizioni di stop.
E se il fine-tuning non è l’approccio giusto?
Valutiamo l’idoneità prima di ordinare. Se è più appropriato usare prompt, retrieval o un modello diverso, te lo diremo invece di vendere un training inutile. Un progetto di training acquistato non viene sostituito silenziosamente con un servizio diverso.
