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Ajustaré finamente tu llm con lora qlora en datos personalizados
Abdullah
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas ajustar un LLM en tus datos personalizados?
Haré un ajuste fino de tu modelo de IA usando LoRA, QLoRA, PEFT y SFT para crear un LLM personalizado para tu negocio, dominio o aplicación específica.
Trabajo con modelos LLM de código abierto populares como Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi y otros modelos de Hugging Face.
Lo que ofrezco:
- Ajuste fino de LLM y entrenamiento de modelos de IA
- Ajuste fino con LoRA / QLoRA
- Preparación y formateo de conjuntos de datos personalizados
- Entrenamiento con instrucciones y ajuste supervisado (SFT)
- Personalización de LLM para dominios específicos
- Evaluación y prueba del modelo
- Modelo ajustado o adaptador LoRA
- Configuración de entrenamiento y configuración de inferencia
Tu modelo de IA ajustado puede optimizarse para soporte al cliente, conocimientos especializados, salidas estructuradas, clasificación, seguimiento de instrucciones, escritura profesional y otras tareas específicas del dominio.
También puedo ayudarte a determinar si el ajuste fino o RAG es la mejor solución para tu proyecto.
Antes de ordenar, envíame el nombre de tu modelo, conjunto de datos y requisitos. Revisaré tu proyecto y recomendaré el enfoque de ajuste fino más adecuado.
Conoce a Abdullah
Abdullah
AI Engineer LLM Fine Tuning, RAG and Custom AI Chatbots
- DePakistán
- Miembro desdesep 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Punjabí, Español, Alemán, Francés, Italiano
I’m an AI Engineer specializing in LLM solutions that solve real business problems. I provide AI model fine-tuning for more accurate, task-specific results, RAG systems that securely connect AI to private knowledge, intelligent chatbots that automate customer interactions, and custom LLM applications built around your workflow. I focus on reliable, scalable solutions that improve efficiency, reduce manual work, and deliver better AI experiences.
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Mi porfolio
FAQ
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¿Qué modelos puedes ajustar?
Puedo trabajar con LLMs de código abierto compatibles como Llama, Mistral, Qwen y otros modelos basados en Transformer, dependiendo de los requisitos del proyecto.
¿Puedes preparar mi conjunto de datos?
Sí. Puedo ayudar a limpiar, estructurar, formatear y preparar tu conjunto de datos para el fine-tuning.
¿Soportas LoRA y QLoRA?
Sí. LoRA y QLoRA se pueden usar para reducir los requisitos de recursos de entrenamiento mientras se adaptan modelos compatibles de manera eficiente.
¿Puedes ajustar un modelo de 3B, 7B o más grande?
Sí, dependiendo de la arquitectura del modelo, el conjunto de datos, el método de entrenamiento y los recursos GPU disponibles.
¿El ajuste fino dará a mi modelo nuevos conocimientos?
El ajuste fino principalmente enseña al modelo patrones, comportamientos, formatos y respuestas específicas para tareas. Si tu objetivo es que el modelo acceda de manera confiable a una base de conocimientos privada en constante cambio, RAG puede ser más adecuado.
¿Puedes desplegar el modelo entrenado?
El despliegue puede incluirse dependiendo del paquete seleccionado y los requisitos de infraestructura del modelo.
