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Farò il fine tuning di custom llms come llama sui tuoi dati privati
Zubair
Informazioni su questo servizio
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Non affidarti più a AI generiche. Costruiamo un'AI che conosce IL TUO business.
I modelli standard non conoscono i tuoi dati proprietari, il tono del tuo brand o il gergo del settore. È qui che entra in gioco il Fine-Tuning di Custom LLM.
Ciao, sono Muhammad Zubair, ingegnere di Software & AI. Sono il fondatore e creatore di Khatta-ka-LLM, il primo modello di linguaggio AI al mondo ottimizzato specificamente per il dialetto Khattak del Pashto.
Insegnare a un'AI un nuovo dialetto indigena richiede competenze di alto livello in NLP, tokenizzazione e parameter-efficient fine-tuning (PEFT). Portò questa stessa ingegneria nei tuoi dati privati.
Il mio approccio:
- Unsloth & LoRA: Addestro modelli (Llama 3, Mistral) 2 volte più velocemente usando il 70% di VRAM in meno, risparmiando sui costi di calcolo.
- Formattazione dei dati: Pulisco i tuoi dati CSV/JSON in coppie istruzione/risposta strutturate (formato Alpaca).
- Hugging Face: Caricamento diretto del modello addestrato sul tuo hub HF.
Vantaggio DevOps (Premium):
La maggior parte degli sviluppatori di AI ti dà solo un file. Come Cloud DevOps Engineer, containerizzo la tua AI (Docker) e la distribuisco in modo sicuro su AWS con un endpoint FastAPI così le tue app possono usarla realmente.
Contattami prima di ordinare per discutere il tuo dataset!
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Zubair
Software Engineer , DevOps Architect , AI Infrastructure
- DaPakistan
- Membro daset 2022
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Urdu, Inglese
Hi, I’m Muhammad Zubair — a Software Engineer, DevOps Architect, and Founder of SchoolSMS. I also engineered Khatta-ka-LLM, the world's first AI language model for the Khattak dialect.
I bridge software engineering, bleeding-edge AI, and enterprise cloud systems. Whether you need custom software, Agentic AI (LangGraph/Python), or production-ready cloud architectures (AWS, Kubernetes, OpenShift, Terraform), I build for security, high availability, and scale.
Ready to turn your technical vision into reality? Send me a message today!
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra Fine-Tuning e RAG?
RAG fornisce all'AI un database da cercare per i fatti. Il fine-tuning modifica effettivamente il "cervello" dell'AI in modo che impari un tono, un formato, una lingua o uno stile specifico (come ho fatto con il dialetto Khattak). Spesso, i sistemi aziendali migliori usano entrambi!
In quale formato devono essere i miei dati?
Idealmente, i tuoi dati dovrebbero essere in un file CSV o JSONL, strutturati come coppie prompt/risposta (Istruzione e Output). Se i tuoi dati sono testo grezzo, contattami prima così possiamo discutere come formattarli.
I miei dati aziendali privati sono sicuri?
Assolutamente sì. A differenza di inviare i tuoi dati privati all'API pubblica di ChatGPT di OpenAI, il fine-tuning di un modello open-source (come Llama 3) significa che TU possiedi il modello e i dati. Rimangono al 100% privati.
Perché usi Unsloth per l'addestramento?
Unsloth è un framework all'avanguardia che rende il fine-tuning di LLM 2 volte più veloce e utilizza il 70% di memoria in meno senza degradare l'accuratezza. Questo ti fa risparmiare molto sui costi GPU cloud durante la fase di training.
Puoi distribuire il modello dopo averlo addestrato?
Sì! Sono un Cloud DevOps Engineer. Se scegli il pacchetto Premium, avvolgerò il tuo modello in un endpoint FastAPI, lo containerizzerò con Docker e lo distribuirò su AWS, RunPod o il tuo provider cloud preferito.
