Haré un ajuste fino de llama 3 o mistral con tus datos usando lora y qlora

¿Buscas ajustar modelos LLM de código abierto como LLaMA 3, Mistral o Qwen a tus datos privados de negocio?

Me especializo en ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) usando LoRA de vanguardia y QLoRA de 4 bits con Hugging Face TRL y PyTorch. ¡Entrena modelos masivos en GPUs de consumo o en la nube sin perder precisión!

Lo que ofrezco:

Preparación de conjuntos de datos personalizados: limpia, tokeniza y da formato a los datos crudos en prompts de instrucción en formato JSONL.

Ajuste de 4 bits con QLoRA y LoRA: cuantización NF4 y optimizadores paginados para un entrenamiento eficiente en memoria.

Soporte para múltiples modelos: Meta LLaMA 3 / 3.2, Mistral 7B, Qwen 2.5, DeepSeek y Gemma.

Interfaz Web interactiva: un tablero personalizado en Streamlit para inspeccionar datos, ver curvas de pérdida y probar prompts.

Fusión y despliegue: fusionar adaptadores LoRA en pesos independientes listos para Ollama, vLLM o HF Hub.

Listo para producción: guiones de inferencia completos, documentación y manejo de errores.

️ Stack tecnológico:

PyTorch | Hugging Face TRL | PEFT LoRA | bitsandbytes | Streamlit | vLLM | Ollama

Por favor envíame un mensaje antes de hacer el pedido para que podamos discutir la mejor arquitectura de modelo para tus datos.