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Desplegaré, ajustaré finamente y optimizaré llms y vlms locales
Akash Bhansali
Acerca de este Servicio
Traducción automática
IA de alto rendimiento, optimizada para tu infraestructura
¿Quieres ejecutar modelos de código abierto potentes sin gastar una fortuna en costos de cloud? Me especializo en hacer que los modelos de lenguaje grande (LLMs) y modelos visión-lenguaje (VLMs) sean más rápidos, ligeros y inteligentes.
️ Lo que hago:
- Fine-tuning personalizado: Adaptar modelos (Llama, Mistral, Qwen, Phi) a tu conjunto de datos específico usando técnicas avanzadas como LoRA/QLoRA (PEFT).
- Cuantización: Reducir el tamaño del modelo (GGUF, AWQ, EXL2) para que funcione eficientemente en hardware de consumo o instancias pequeñas en la nube sin sacrificar precisión.
- Optimización de inferencia: Configurar frameworks de inferencia ultra rápidos (vLLM, TensorRT-LLM, Ollama) para obtener el máximo rendimiento.
¿Por qué elegirme?
- Experiencia de principio a fin: Desde la preparación del conjunto de datos hasta el despliegue listo para producción.
- Consciente de los costos: Enfocado en reducir tu huella de VRAM en producción y los costos de computación.
- Código limpio y documentado: Entrega completa con scripts de despliegue.
Conoce a Akash Bhansali
Akash Bhansali
Whatever it Takes
- DeIndia
- Miembro desdeene 2021
- Responde aprox. en:5 horas
- Última entrega2 años
Idiomas
Inglés, Hindi, Alemán
Hi, I'm Akash, an AI & Robotics Engineer specializing in bridging the gap between simulation and real-world deployment. With an M.Sc. in AI & Robotics, I build high-performance pipelines.
What I do:
🔹 Physical AI: Sim2Real & Real2Sim Robotics, MuJoCo, Isaac Sim/Lab, ROS, VLA and control workflows.
🔹 Applied ML & Vision: Real-time tracking (SAM2), detection, tracking, ViTs, etc.
🔹 LLM/VLM Systems: Fine-tuning (LoRA), optimization, quantization, and intelligent agents.
🔹 Research & Implementation
📩 Message me today to discuss your project requirements before placing an order!
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Con qué modelos trabajas?
Trabajo con todos los principales LLMs y VLMs de código abierto, incluyendo Llama 3, Mistral, Qwen, Phi-3 y Llava, en frameworks como Hugging Face, PyTorch y DeepSpeed.
¿Necesito proporcionar el dataset para el fine-tuning?
Sí, lo ideal sería un conjunto de datos limpio en formato JSON/CSV. Sin embargo, si necesitas ayuda con el formato o preprocesamiento del dataset, podemos incluirlo en el alcance del proyecto.
¿Qué es la cuantisación y reduce el rendimiento?
La cuantisación comprime los pesos del modelo de alta precisión a menor precisión (por ejemplo, de 32 bits a 8 bits), reduciendo el uso de memoria. Cuando se implementa cuidadosamente, el impacto en el rendimiento es mínimo y la velocidad de inferencia a menudo mejora.
¿Ofreces ajuste fino eficiente en parámetros (LoRA/QLoRA)?
¡Sí! Los métodos PEFT congelan la mayoría de los parámetros y solo ajustan pequeños adaptadores, reduciendo los requisitos de cómputo y entregando resultados sólidos.
¿Cómo se maneja la privacidad de los datos?
Tus datos permanecen confidenciales. Firmaré un NDA si es necesario y solo usaré tus conjuntos de datos para entrenamiento y evaluación.
¿Quién posee el modelo ajustado finamente?
Tienes todos los derechos sobre los pesos ajustados, adaptadores y modelos cuantisados. No revendo ni reutilizo tu modelo personalizado.
