Ajustaré finamente llama o qwen llms en tu conjunto de datos con lora

Adapta un LLM de peso abierto a tu tarea con ajuste fino personalizado LoRA en Python y Hugging Face. Trabajo con Llama, Qwen, Mistral, Gemma y Phi, dependiendo de la compatibilidad del modelo y los recursos de GPU.

Los casos de uso incluyen seguir instrucciones, resumir, clasificar y respuestas específicas de dominio.

Elige tu paquete:

• Básico: ajuste fino supervisado con LoRA en hasta 1,000 muestras preparadas; adaptadores y código fuente.
• - Estándar: SFT en hasta 5,000 muestras, preparación de datasets y métricas de evaluación.
• - Premium: SFT más alineación DPO, tarjeta del modelo y despliegue en Hugging Face para el alcance acordado.

Mi proyecto EdgeAlign utilizó SFT y DPO en Qwen3-0.6B con LoRA. Los resultados dependen del dataset y la tarea; la mejora se evalúa en comparación con una línea base.

Antes de hacer un pedido, envía una muestra de datos, cantidad de muestras, descripción de la tarea, modelo preferido y detalles de GPU. DPO requiere datos de preferencia adecuados. Confirmaremos el tamaño del modelo, el alcance del entrenamiento, la evaluación y los costos de computación o alojamiento antes de comenzar el trabajo.