Afinaré modelo personalizado de LLM llama 3 qwen usando qlora

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fine tune custom llm llama 3 qwen model using qlora
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Acerca de este Servicio

Traducción automática

¿Buscas adaptar LLMs de peso abierto como Llama 3, Qwen 2.5 o Mistral a la voz de tu marca, conocimiento del dominio o flujos de trabajo de codificación? Ofrezco servicios rápidos, locales y de alta precisión en fine-tuning con QLoRA.

Lo que ofrezco:

  • Fine-tuning personalizado de modelos: Adaptación de modelos de código abierto usando arquitectura eficiente QLoRA/Unsloth.
  • Limpieza y formateo de datasets: Estructuración de texto en bruto, CSVs o datos desorganizados en plantillas de prompt JSONL optimizadas.
  • Entrega flexible: Exportación de pesos ligeros de adaptadores LoRA (.safetensors) o modelos GGUF completamente fusionados listos para despliegue local en Ollama o LM Studio.
  • Privacidad y seguridad al 100%: Tus datos se procesan en entornos aislados sin retención en la nube.

Modelos soportados:

  • Meta Llama 3 / 3.1 (8B, 70B)
  • Serie Qwen 2.5
  • Mistral / Mixtral
  • Pesos abiertos de DeepSeek

Nota: Por favor, envía un mensaje con el formato de tu dataset o requisitos del proyecto antes de hacer un pedido para asegurar la mejor coincidencia de paquete.

  • Motor de IA

    • Mistral AI
    • DeepSeek
    • Meta Llama
    • Hugging Face
    • Ollama

  • Herramientas y marcos

    • LangChain
    • LlamaIndex
    • DSPy
    • Otros

  • Tipo de solución de IA

    • Chatbots de IA
    • Asistente de IA
    • Herramienta interna de IA
    • Otros

  • Propósito

    • Creación de contenidos
    • Gestión del conocimiento
    • Automatización de flujos de trabajo
    • Procesamiento de documentos
    • Análisis de datos

Conoce a yongpan l

yongpan l

LLM Fine Tuning and Local AI Specialist

  • DeAustralia
  • Miembro desdeago 2026
  • Responde aprox. en:1 hora

  • Idiomas

    Inglés, Chino
I specialize in custom LLM fine-tuning, dataset preparation, and local AI model deployment. Using efficient QLoRA methods and Unsloth optimization, I train open-weight models (Llama 3, Qwen 2.5, Mistral) tailored to your specific needs. What I offer: • Fine-tuning open-source LLMs on custom datasets (.jsonl, .csv, plain text) • Model optimization, LoRA adapter extraction, and GGUF conversions for local running (Ollama / LM Studio) • Dataset cleaning, formatting, and prompt formatting • High data privacy: Secure local training pipelines with zero external cloud retention

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