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Ottimizzerò llama o qwen llms sul tuo dataset con lora
Ingegnere AI, sistemi RAG, fine-tuning LLM, LangChain Python
Costruisco sistemi AI pronti per la produzione — chatbot RAG, LLM fine-tuned e applicazioni Python intelligenti.
Il mio lavoro recente:
→ FinSight Pakistan: sistema RAG con ricerca ibrida su 916K par...
Informazioni su questo servizio
Adatta un LLM a peso aperto al tuo compito con il fine-tuning personalizzato LoRA in Python e Hugging Face. Lavoro con Llama, Qwen, Mistral, Gemma e Phi, a seconda della compatibilità del modello e delle risorse GPU.
Gli utilizzi includono il follow-up delle istruzioni, riassunti, classificazioni e risposte specifiche di dominio.
Scegli il tuo pacchetto:
- Basic: fine-tuning supervisionato con LoRA su fino a 1.000 campioni preparati; adattatori e codice sorgente.
- - Standard: SFT su fino a 5.000 campioni, preparazione del dataset e metriche di valutazione.
- - Premium: SFT più allineamento DPO, scheda del modello e deployment su Hugging Face per l'ambito concordato.
Il mio progetto EdgeAlign ha utilizzato SFT e DPO su Qwen3-0.6B con LoRA. I risultati dipendono dal dataset e dal compito; il miglioramento viene valutato rispetto a una baseline.
Prima di ordinare, invia un campione di dati, il numero di campioni, la descrizione del compito, il modello preferito e i dettagli della GPU. DPO richiede dati di preferenza adeguati. Confermeremo le dimensioni del modello, l'ambito dell'addestramento, le metriche di valutazione e i costi di calcolo o hosting prima di iniziare il lavoro.
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
•
Dati tabulari
Motore IA:
Llama
•
Falcon
•
Langchain
•
Altro
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato deve essere il mio dataset?
Idealmente JSONL con campi instruction/input/output, o CSV. Posso aiutarti a riformattare i dati grezzi nel formato corretto, basta condividere un esempio prima.
Cosa succede se il mio dataset è piccolo (meno di 500 campioni)?
I dataset piccoli vanno bene per il fine-tuning con LoRA. Scrivimi con il numero di campioni e ti consiglierò la miglior soluzione.
Possiedo il modello fine-tuned?
Sì - ottieni la piena proprietà degli adattatori LoRA e di tutto il codice. Il pacchetto Premium include il deployment sul tuo account HuggingFace.
Puoi fare il fine-tuning di GPT-4 o Claude?
No - sono modelli closed-source e non possono essere fatti il fine-tuning in questo modo. Lavoro con modelli open-source su HuggingFace (LLaMA, Qwen, Mistral, Gemma, Phi, ecc.)
Quali metriche di valutazione fornisci?
Punteggio BLEU, BERTScore, curve di perdita di training/validazione, e confronti di output di esempio rispetto al baseline. Il pacchetto Premium include uno studio di ablation completo.
