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Ajustaré un modelo LLM o SLM según los requisitos
Eshan E
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Ajusto modelos pequeños de código abierto y entrego la evaluación que demuestra que funcionó o te dice honestamente que no lo hizo.
LO QUE OBTIENES
Fine-tune con LoRA/QLoRA en Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral o Phi
Limpieza y formateo del conjunto de datos
Evaluación con datos reservados contra tu línea base, con números reales
Pesos GGUF cuantizados que puedes ejecutar localmente
Todo el código de entrenamiento y configuraciones
Un informe breve: qué cambió y qué haría después
POR QUÉ YO
Artículo como primer autor en revisión en ICLR 2027 sobre evaluación programática de LLM
He lanzado un asistente LLM en producción en más de 70 centros de entrenamiento
Construí un agente de IA con más de 15 herramientas nativas y despacho JSON estricto
CÓMO FUNCIONA
Envíame un mensaje antes de ordenar con tu conjunto de datos y lo que el modelo debe hacer. Te diré si el fine-tuning es la respuesta correcta, a veces no lo es, y prefiero decirlo antes que aceptar tu dinero.
Primero construyo el conjunto de evaluación y ejecuto tu línea base, así "mejor" es un número, no una opinión. Si no supera tu línea base, te lo digo en días, no en la entrega.
Tus datos se usan solo para tu proyecto y nunca se comparten.
Conoce a Eshan E
Eshan E
Forward Deployed Engineer
- DeIndia
- Miembro desdesep 2026
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés, Hindi
I am a Forward Deployed Engineer and AI Developer with expertise in building confidential document de-identification pipelines and production-grade LLM assistant systems. I specialize in Python, PyTorch, and Kubernetes, with a strong focus on AI observability, model evaluation, and self-healing cloud infrastructure. I have a proven track record in competitive programming and research in transformer language models.
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu conjunto de datos (JSONL, CSV o texto plano), una frase sobre lo que debe hacer el modelo y cómo lo estás haciendo actualmente — un prompt, una llamada API o un modelo existente. Esa última parte importa: es la línea base contra la que mido.
¿Qué pasa si el fine-tuning no supera mi configuración actual?
Lo notarás en los primeros días, con los números. A veces, un mejor prompting o recuperación es la verdadera solución y el fine-tuning no ayuda. Prefiero decirte eso temprano que entregarte algo que no funciona.
¿Cuánta data necesito?
Unos pocos cientos de buenos ejemplos suelen superar a decenas de miles de ejemplos ruidosos. La versión básica cubre hasta 5000 filas. Si tienes menos, mándame un mensaje — generalmente aún es viable. Si tienes mucho más, la opción Standard incluye la limpieza.
¿Puedo ejecutar el modelo yo mismo después?
Sí. Cada paquete incluye los pesos fusionados y el código de entrenamiento. Standard y Premium añaden un GGUF cuantizado que funciona localmente en CPU o GPU de consumo. Premium incluye un servicio FastAPI que puedes desplegar.
¿Mis datos están seguros?
Tus datos se usan solo para tu proyecto, nunca se comparten ni se usan para entrenar otros modelos. Actualmente, desarrollo una pipeline de des-identificación para documentos confidenciales de clientes, por lo que esta es la disciplina en la que trabajo a diario.
