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Ajustaré finamente tu llm con lora qlora en datos personalizados
Ingeniero de IA y ajuste fino de LLM, RAG, chatbots y agentes de IA
Soy un ingeniero de IA especializado en soluciones LLM que resuelven problemas reales de negocio. Ofrezco ajuste de modelos de IA para resultados más precisos y específicos, sistemas RAG que conectan ...
Acerca de este Servicio
¿Necesitas ajustar finamente un LLM para tu negocio, producto o tarea específica?
Realizaré el ajuste fino de tu LLM en tu conjunto de datos personalizado usando LoRA, QLoRA, PEFT y ajuste fino supervisado (SFT) para mejorar el comportamiento específico de la tarea, respuestas, formato y seguimiento de instrucciones.
Trabajo con modelos de código abierto populares, incluyendo Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi y otros modelos compatibles con Hugging Face.
Lo que puedo ofrecer:
- Ajuste fino de LLM con LoRA / QLoRA
- Preparación y formateo de conjuntos de datos personalizados
- Seguimiento de instrucciones y ajuste fino supervisado
- Personalización de modelos específicos de dominio
- Evaluación y prueba del modelo
- Modelo ajustado o adaptador LoRA
- Configuración de entrenamiento y configuración de inferencia
- Código fuente y archivos de entrenamiento
Tu modelo puede ser personalizado para soporte al cliente, clasificación, respuestas estructuradas, seguimiento de instrucciones, escritura profesional y otras tareas especializadas.
Si no estás seguro si el ajuste fino o RAG es lo adecuado para tu proyecto, puedo ayudarte a elegir el enfoque correcto.
Envíame tu modelo, conjunto de datos y requisitos antes de ordenar para que pueda revisar el proyecto y recomendar la mejor solución.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos y herramientas de modelos de IA:
Tipo de datos:
Texto
Motor de IA:
Llama
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Otros
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué LLMs puedes ajustar con fine-tuning?
Puedo ajustar modelos compatibles como Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi y otros LLM de código abierto.
¿Puedes preparar mi conjunto de datos?
Sí. Puedo limpiar, formatear, validar y preparar tu conjunto de datos para el ajuste fino.
¿Soportas LoRA y QLoRA?
Sí. Me especializo en ajuste fino eficiente en parámetros usando LoRA y QLoRA.
¿Puedes ajustar modelos de 3B, 7B o más grandes?
Sí, dependiendo del modelo, conjunto de datos, método de entrenamiento y recursos GPU disponibles.
¿El ajuste fino dará a mi modelo nuevos conocimientos?
El ajuste fino principalmente enseña comportamiento, patrones, estilo y respuestas específicas de la tarea. RAG es mejor para cambiar conocimientos.
¿Puedes evaluar el modelo ajustado?
Sí. La evaluación puede incluirse para comparar el rendimiento del modelo antes y después del ajuste fino.
¿Puedes desplegar el modelo ajustado?
Sí. La configuración de despliegue o inferencia puede incluirse dependiendo del paquete y la infraestructura.
¿Debería usar ajuste fino o RAG?
Depende de tu objetivo. Puedo revisar tu proyecto y recomendar el enfoque más adecuado.
