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Ajustaré tu LLM de código abierto en tu dataset
prashant chavan
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Necesitas un LLM de código abierto que siga tu tarea de manera más consistente? Ajusto modelos compatibles como Llama, Qwen, Mistral y otros modelos de peso abierto en tu dataset usando LoRA o QLoRA. Comparo el modelo ajustado con el original en ejemplos reservados.
Buenas opciones: salida estructurada, clasificación, extracción, estilo de dominio y instrucciones repetibles. Para hechos que cambian frecuentemente, puedo aconsejar si RAG es una mejor opción.
Dependiendo de tu paquete, entrego:
Revisión del dataset, formateo y división en entrenamiento/prueba
Un modelo acordado y flujo de trabajo de entrenamiento definido
Evaluación base vs ajustado con un informe de resultados claro
Pesas del adaptador, código de entrenamiento e inferencia, y notas de configuración
Una implementación API con Premium
Antes de ordenar, envía tu tarea, una muestra de datos, modelo preferido y 5 ejemplos ideales de entrada y salida. Confirmaré la viabilidad, la licencia del modelo, necesidades de hardware y alcance. Los cargos por GPU y hosting son aparte. Los resultados dependen de la calidad de los datos y son medidos, no garantizados.
Conoce a prashant chavan
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- DeIndia
- Miembro desdejul 2023
- Responde aprox. en:1 hora
Idiomas
Inglés
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
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FAQ
Traducción automática
¿Puedes ajustar cualquier LLM de código abierto?
Puedo evaluar modelos compatibles como Llama, Qwen, Mistral y otros modelos de peso abierto. La licencia del modelo, arquitectura, necesidades de hardware y tus datos determinan el enfoque. Los paquetes listados cubren un modelo de texto de hasta aproximadamente 8B de parámetros; modelos más grandes o inusuales requieren una cotización personalizada.
¿Qué necesitas de mí?
Una descripción de la tarea, una muestra representativa del dataset, el modelo objetivo si tienes uno, y 5 ejemplos de entrada y salida ideales. También muestra ejemplos donde el modelo actual falla.
¿Esto enseñará al modelo hechos actuales de mis documentos?
El ajuste fino funciona mejor para comportamientos repetibles, formato, estilo, clasificación o extracción. Si los hechos cambian con frecuencia, la recuperación de tus documentos actuales puede ser más adecuada. Puedo aconsejar después de revisar la tarea.
¿Cómo demostrarás la mejora?
Comparo el modelo base y el ajustado en ejemplos excluidos del entrenamiento. El informe incluye el tamaño de la prueba, medidas apropiadas para la tarea, salidas de muestra y limitaciones. No prometo un aumento fijo en la precisión.
¿Qué archivos seré dueño?
Recibirás las pesas del adaptador acordadas, código de entrenamiento/inferencia y material de entrega. El uso del modelo base sigue sujeto a su licencia. Cualquier despliegue se configura en un entorno acordado bajo tu control.
¿Están incluidos los costos de GPU y hosting?
No. Los estimo según el modelo, volumen de datos y destino del despliegue antes de la orden. Tú pagas directamente a esos proveedores a través de tu cuenta.
¿Puedes desplegar el modelo ajustado?
Sí. Premium incluye un endpoint API definido. Envíame los detalles de tu nube o servidor preferido antes de ordenar para confirmar compatibilidad y costos de operación continuos.
