Afinaré llm gpt o llama, entrenaré un modelo de IA personalizado con tu conjunto de datos

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Abbas Mustafa
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Acerca de este Servicio

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Quieres un modelo que realmente entienda tu dominio, no solo un envoltorio genérico de ChatGPT.


Afino modelos LLM de código abierto (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) y modelos GPT usando LoRA, QLoRA y PEFT con tus datos personalizados: asistentes de chat, clasificación, resumen, extracción de datos o experiencia profunda en dominios específicos (legal, médico, financiero, soporte).


Lo que obtienes:

Modelo ajustado en formato Hugging Face, listo para desplegar

Código limpio para entrenamiento e inferencia

Informe de evaluación: modelo base vs ajustado

Pipeline reproducible (preparación de datos, entrenamiento, evaluación)

Despliegue opcional como API o GGUF cuantizado


Por qué elegirme:

Ingeniero en ML, con más de 5 años creando sistemas de IA en producción

¿Dataset pequeño? Lo manejo con aumento de datos y datos sintéticos

Entrega documentada y comunicación clara


También ajusto transformers clásicos (BERT, T5) cuando encajan mejor en la tarea y son más económicos.


Envíame un mensaje con tu tarea y una muestra de datos. Te diré honestamente si el ajuste fino es la mejor opción, o si RAG o prompting lo resuelven de manera más económica.

Conoce a Abbas Mustafa

Abbas Mustafa

AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions

  • DeFrancia
  • Miembro desdedic 2018
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Última entrega2 años
  • Idiomas

    Inglés
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.

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