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Affinerò un LLM open source sul tuo dataset personalizzato
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
Stai cercando di affinare un LLM open-source sui tuoi dati?
Costruisco pipeline di fine-tuning personalizzate che
effettivamente migliorano le prestazioni del modello.
Recentemente ho completato EdgeAlign - una pipeline completa di SFT e DPO per l'allineamento su Qwen3-0.6B usando adattatori LoRA e quantizzazione NF4 a 4 bit.
Risultati:
- punteggio BLEU: 3.70 (baseline) a 10.22 (+176% di miglioramento)
- BERTScore: 0.7675 (baseline) a 0.8149
- Ho eseguito 10 prove sistematiche variando il rango LoRA, il tasso di apprendimento e DPO beta
- Entrambi gli adattatori LoRA rilasciati su HuggingFace
Cosa otterrai:
- Fine-tuning personalizzato sul tuo dataset (SFT e/o DPO)
- Adattatori LoRA (leggeri, facili da implementare)
- Metriche di valutazione (BLEU, BERTScore, curve di perdita)
- Codice Python pulito e documentato
- Card del modello HuggingFace (Premium)
- Modello deployato su HuggingFace Hub (Premium)
Modelli che posso affinare:
- Qwen (0.6B, 1.8B, 7B)
- LLaMA (1B, 3B, 8B)
- Mistral (7B)
- Phi-3 / Phi-2
- Gemma (2B, 7B)
- Qualsiasi modello open-source su HuggingFace
Ciò di cui ho bisogno da te:
- Il tuo dataset (JSONL, CSV o testo semplice)
- Descrizione del task (seguire istruzioni, riassunto, classificazione, Q&A, ecc.)
- Modello di base preferito (o te ne consiglio uno)
Contattami prima di ordinare per discutere
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
•
Dati tabulari
Motore IA:
GPT
•
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.
