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Je vais affiner, quantifier et optimiser les modèles ml llm vlm pour une IA plus rapide et plus intelligente
Akash Bhansali
À propos de ce service
Traduction automatique
Optimisez la performance spécifique à un domaine en adaptant des modèles large ou vision-langage, en effectuant un fine-tuning expert, en utilisant une quantification économisant la mémoire, et en proposant une optimisation prête pour le déploiement.
Ce que vous obtenez :
- Modèle LLM/VLM aligné au domaine, affiné sur vos données
- Version quantifiée pour un déploiement léger
- Mesures d’évaluation et rapport d’amélioration
- Conseils pour le déploiement et l’intégration
- Support convivial et jusqu’à 5 révisions (premium)
Pourquoi me choisir ?
- Expert en LoRA/QLoRA, frameworks Hugging Face et vLLM
- Expérience avérée dans l’optimisation des modèles pour la vitesse et la mémoire
- Communication transparente et respect de la confidentialité des données
- Forfaits flexibles adaptés aux startups, projets de recherche ou besoins d’entreprise
Découvrez Akash Bhansali
Akash Bhansali
Whatever it Takes
- DeInde
- Membre depuisjanv. 2021
- Temps de réponse moy.5 heures
- Dernière commande2 années
Langues
Anglais, Hindi, Allemand
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Whether you're looking to automate your business processes, improve your computer vision capabilities, or develop a cutting-edge mobile application, I have the skills and expertise to help you succeed. Contact me today to learn more about how I can help you achieve your goals!
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Quels modèles pouvez-vous affiner ?
Je travaille avec des LLM open-source (Llama, Mistral, Falcon, Gemma) et des modèles vision-langage. Nous discuterons du meilleur modèle de base pour votre tâche.
Qu’est-ce que la quantification et cela réduit-il la performance ?
La quantification compresse les poids du modèle d’une précision élevée à une précision inférieure (par exemple, 32‑bit à 8‑bit), ce qui réduit l’utilisation de mémoire. Lorsqu’elle est réalisée avec soin, l’impact sur la performance est minimal et la vitesse d’inférence s’améliore souvent.
Proposez-vous un affinement paramètre-efficace (LoRA/QLoRA) ?
Oui ! Les méthodes PEFT gèlent la plupart des paramètres et n’ajustent que de petits adaptateurs, ce qui réduit les besoins en calcul tout en offrant de bons résultats.
Comment gérez-vous la confidentialité des données ?
Vos données restent confidentielles. Je signerai un NDA si nécessaire et n’utiliserai vos jeux de données que pour l’entraînement et l’évaluation.
Qui possède le modèle affiné ?
Vous conservez tous les droits sur les poids affiné, les adaptateurs et les modèles quantifiés. Je ne revend ni ne réutilise votre modèle personnalisé.
