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Farò il fine tune di modelli llm, gpt, llama e deepseek sui dati personalizzati
Collegare lo sviluppo e l'automazione AI per operazioni digitali senza soluzione di continuità
Ciao! Sono Sabiha, una Full-Stack Developer e Specialista in automazione AI che offre soluzioni ad alte prestazioni e scalabili.
Il mio stack include Laravel, PHP, MySQL, React.js, Python, jQuery e J...
Informazioni su questo servizio
I modelli AI generici danno risposte generiche. Il fine-tuning cambia tutto.
Io faccio il fine-tuning di LLMs GPT, Llama, DeepSeek e altri modelli open-source sui TUOI dati, così il modello capisce davvero il tuo settore, tono e casi limite. Questo va oltre il prompting o RAG: i pesi effettivi del modello vengono addestrati sui tuoi esempi, offrendo output più coerenti, precisi e specializzati su larga scala.
QUANDO IL FINE-TUNING SUPERA PROMPTING O RAG:
- Hai bisogno di tono o formato coerente in migliaia di output
- Il tuo settore ha vocabolario specializzato che i modelli generici non conoscono
- Vuoi inferenze più veloci e a minor costo (un modello fine-tuned piccolo può superare un prompting di uno grande)
- Hai dati di esempio che mostrano esattamente cosa significa "buono"
COSA OTTIENI:
Preparazione completa del dataset dai tuoi dati grezzi
Fine-tuning tramite Hugging Face, LoRA/PEFT o API di OpenAI
Rapporto di valutazione che confronta il modello fine-tuned con quello di base
Guida alla distribuzione (API, Hugging Face o self-hosted)
Documentazione chiara del processo di training
Contattami prima di ordinare con il tuo caso d'uso e la dimensione del dataset, ti consiglierò il modello e il pacchetto più adatti.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
JavaScript
•
PHP
•
TypeScript
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
•
Dati tabulari
Motore IA:
GPT
•
Gemini
•
DeepSeek
•
Llama
•
Langchain
•
Grok
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra fine-tuning e RAG?
RAG recupera info rilevanti al momento della query e le fornisce al modello come contesto. Il fine-tuning addestra i pesi del modello sui tuoi esempi, così internalizza schemi, tono e comportamento — meglio per coerenza e stile, non per inserire grandi quantità di dati fattuali nuovi.
Quali dati devo fornire?
Idealmente, coppie di input/output di esempio che mostrano cosa vuoi che il modello produca. Se hai solo dati grezzi non strutturati, posso aiutarti a organizzarli — contattami prima per definire il scope.
Quanti dati servono per ottenere buoni risultati?
Dipende dal compito, ma 200+ esempi di qualità sono un buon punto di partenza, con i risultati che generalmente migliorano verso 1.000+. Posso consigliare una volta visto un campione dei tuoi dati.
Gestisci hosting o distribuzione dopo il training?
Standard e Premium includono guida alla distribuzione (endpoint API o hosting su Hugging Face). I costi di hosting continuativi sono separati e dipendono dalla piattaforma scelta.
Come si differenzia questa dal tuo servizio di chatbot RAG?
RAG recupera e fa riferimento ai tuoi documenti in tempo reale — ideale per Q&A su una knowledge base. Questo servizio addestra il modello sui tuoi esempi — ideale per tono coerente, classificazione o comportamento specializzato su larga scala. Contattami se non sei sicuro di quale sia più adatto al tuo caso.
