Je vais ajuster finement les LLM comme Mistral et Llama pour votre cas d'utilisation personnalisé
Ingénieur IA ML, ajustement fin de LLM et développement de chatbots personnalisés
À propos de ce service
Je ajuste finement de grands modèles de langage comme Mistral et Llama pour des cas d'utilisation réels et spécifiques, pas pour des wrappers de chatbot génériques.
La plupart des "chatbots IA" ne sont que des prompts enveloppés autour d'une API. Moi, je forme réellement le modèle sur vos données, afin qu'il apprenne votre terminologie, votre ton et votre problème.
Ce que j'ai construit :
- Un bot de support client ajusté sur plus de 22 000 tickets réels répartis en 27 catégories
- Un modèle de prédiction entraîné sur des données agricoles et climatiques provenant de 184 pays
- Un classificateur de requêtes qui oriente intelligemment le trafic du chatbot
- Un chatbot entièrement hors ligne avec zéro coût API
J'utilise le fine-tuning QLoRA avec Unsloth pour une formation rapide et abordable, même sur des GPU gratuits, afin que vous obteniez un modèle bien entraîné sans coûts d'entreprise.
Mon processus :
1. Vous envoyez vos données (ou je vous aide à les structurer)
2. Je les nettoie et les prépare pour l'entraînement
3. Je ajuste finement et teste le modèle
4. Vous obtenez un modèle fonctionnel, déployé et documenté
Je serai transparent si le fine-tuning n'est pas la meilleure solution ; parfois une solution plus simple fonctionne mieux, et je préfère vous le dire plutôt que de prendre votre argent pour rien.
Contactez-moi avant de commander si vous n'êtes pas sûr du package qui vous convient. Je suis heureux de discuter de votre cas d'utilisation en premier.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Utilisez-vous ChatGPT ou une API au lieu d'entraîner réellement un modèle ?
Non. Beaucoup de gigs "chatbot IA" se contentent d'envelopper un prompt autour de l'API de ChatGPT — moi, je forme réellement le modèle lui-même avec QLoRA, afin qu'il apprenne directement de vos données plutôt que de simplement y faire référence dans un prompt. Cela donne généralement des résultats plus cohérents pour des cas d'utilisation spécifiques.</p><p>Je recommande d'avoir quelques exemples d'entrées et de sorties souhaitées (comme de vraies questions et de bonnes réponses, si c'est un bot de support). Pas besoin que ce soit énorme ou parfaitement propre — si vous n'êtes pas sûr du format, contactez-moi et je vous aiderai à le définir avant de commencer.</p>
Quelles données dois-je fournir ?
Idéalement, quelques exemples d'entrées et de sorties que vous souhaitez (comme de vraies questions et de bonnes réponses, si c'est un bot de support). Pas besoin que ce soit énorme ou parfaitement propre — si vous n'êtes pas sûr du format, contactez-moi et je vous aiderai à le définir avant de commencer.</p>
Pouvez-vous déployer le modèle quelque part où je peux l'utiliser ?
Oui, par défaut je déploie sur Hugging Face pour que vous ayez un modèle fonctionnel accessible. Si vous avez besoin qu'il fonctionne ailleurs, comme sur votre propre serveur ou application, contactez-moi d'abord pour vérifier si cela rentre dans le cadre du gig ou si un devis personnalisé est nécessaire.</p>
Que faire si le modèle ne performe pas bien après l'entraînement ?
Je teste le modèle et partage les résultats avec vous avant de le considérer comme terminé. Si quelque chose ne va pas, je vous le dirai honnêtement plutôt que de le livrer tel quel. La version premium inclut une session de retrain si nécessaire — pour la version Basic/Standard, contactez-moi et nous trouverons une solution.</p>
Mon dataset est plus grand que ce qui est listé dans les packages — pouvez-vous quand même aider ?
Oui, envoyez-moi simplement un message avec les détails de la taille de vos données et de votre cas d'utilisation avant de commander. Je peux vous orienter vers le package adapté ou établir un devis personnalisé si c'est un gros projet.</p>

