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Afinaré modelos LLM personalizados como llama en tus datos privados
Zubair
Acerca de este Servicio
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Deja de depender de IA genérica. Construyamos una IA que conozca TU negocio.
Los modelos estándar no conocen tus datos propietarios, tono de marca ni jerga de la industria. Ahí es donde entra el Fine-Tuning de Custom LLM.
Hola, soy Muhammad Zubair, ingeniero de software y IA. Soy el fundador y creador de Khatta-ka-LLM, el primer modelo de lenguaje de IA del mundo afinado específicamente para el dialecto Khattak de pashto.
Enseñar a una IA un dialecto indígena requiere experiencia de élite en NLP, tokenización y fine-tuning eficiente en parámetros (PEFT). Aporto esta misma ingeniería a tus datos privados.
Mi enfoque:
- Unsloth y LoRA: entreno modelos (Llama 3, Mistral) 2 veces más rápido usando un 70% menos de VRAM, ahorrándote costos de computación enormes.
- Formateo de datos: limpio tus datos en CSV/JSON en pares estructurados de instrucción/respuesta (formato Alpaca).
- Hugging Face: carga directa del modelo entrenado en tu hub de HF.
La ventaja de DevOps (Premium):
La mayoría de los desarrolladores de IA solo te dan un archivo. Como ingeniero de Cloud DevOps, containerizo tu IA (Docker) y la despliego de forma segura en AWS con un endpoint de FastAPI para que tus aplicaciones puedan usarla realmente.
Envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tu conjunto de datos.
Conoce a Zubair
Zubair
Software Engineer , DevOps Architect , AI Infrastructure
- DePakistán
- Miembro desdesep 2022
- Última entrega1 año
Idiomas
Urdu, Inglés
Hi, I’m Muhammad Zubair — a Software Engineer, DevOps Architect, and Founder of SchoolSMS. I also engineered Khatta-ka-LLM, the world's first AI language model for the Khattak dialect.
I bridge software engineering, bleeding-edge AI, and enterprise cloud systems. Whether you need custom software, Agentic AI (LangGraph/Python), or production-ready cloud architectures (AWS, Kubernetes, OpenShift, Terraform), I build for security, high availability, and scale.
Ready to turn your technical vision into reality? Send me a message today!
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FAQ
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¿Cuál es la diferencia entre Fine-Tuning y RAG?
RAG le da a la IA una base de datos para buscar hechos. El fine-tuning realmente cambia el "cerebro" de la IA para que aprenda un tono, formato, idioma o estilo específico (como hice con el dialecto Khattak). Muchas veces, los mejores sistemas empresariales usan ambos.
¿En qué formato deben estar mis datos?
Idealmente, tus datos deben estar en un archivo CSV o JSONL, estructurados como pares de prompt/respuesta (Instrucción y Resultado). Si tus datos son texto sin procesar, envíame un mensaje primero para discutir cómo formatearlos.
¿Mi negocio privado está seguro?
Por supuesto. A diferencia de enviar tus datos privados a la API pública de ChatGPT de OpenAI, el fine-tuning de un modelo de código abierto (como Llama 3) significa que TÚ eres dueño del modelo y de los datos. Sigue siendo 100% privado.
¿Por qué usas Unsloth para entrenar?
Unsloth es un marco de trabajo de vanguardia que hace que el fine-tuning de LLMs sea 2 veces más rápido y use un 70% menos de memoria sin degradar la precisión. Esto te ahorra dinero en costos de GPU en la nube durante la fase de entrenamiento.
¿Puedes desplegar el modelo después de entrenarlo?
¡Sí! Soy ingeniero de Cloud DevOps. Si eliges el paquete Premium, envolveré tu modelo en un endpoint de FastAPI, lo containerizaré con Docker y lo desplegaré en AWS, RunPod o tu proveedor de nube preferido.
