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Je vais affiner un LLM et créer un chatbot rag personnalisé en utilisant gpt et llama
Arslan Ali
À propos de ce service
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Vous souhaitez une IA plus intelligente que ChatGPT, entraînée sur vos propres données ?
Je peaufine des LLM comme LLaMA, DeepSeek, GPT et Mistral, et je crée des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisés pour que votre IA réponde en utilisant vos documents, et non des données génériques d’internet. Que vous ayez besoin d’un assistant IA privé, d’un chatbot spécifique à un domaine ou d’une API alimentée par un LLM plus intelligent, vous obtenez une solution précise, optimisée et évolutive, conçue autour de vos données.
Ce que vous obtenez :
- Fine-tuning sur LLaMA, DeepSeek, GPT ou d’autres LLM
- Nettoyage et prétraitement des datasets
- Chatbot RAG personnalisé utilisant FAISS ou Weaviate
- Mise en place de pipeline avec LangChain ou LlamaIndex
- Optimisation de l’API OpenAI avec de meilleurs prompts et contexte
- Support complet pour le déploiement : API, Docker ou Supabase
Vos données. Votre modèle. Vos règles.
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse examiner votre cas d’usage et vous recommander la meilleure configuration.
Découvrez Arslan Ali
Arslan Ali
AI Engineer
- DePakistan
- Membre depuisjuin 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande7 mois
Langues
Ourdou, Allemand, Français, Anglais
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre le fine-tuning d'un LLM et la construction d'un chatbot RAG ?
Le fine-tuning consiste à réentraîner le modèle lui-même avec vos données, ce qui modifie sa façon de répondre au niveau fondamental. RAG conserve le modèle de base tel qu'il est, mais le connecte à une source de connaissances en direct — vos documents ou votre base de données — afin qu'il puisse récupérer des réponses précises en temps réel. J'utilise la méthode qui convient le mieux à votre cas d'usage, parfois les deux ensemble.
Avec quels LLMs travaillez-vous — pouvez-vous faire du fine-tuning sur LLaMA ou DeepSeek en particulier ?
Oui. Je travaille avec LLaMA, DeepSeek, Mistral et des modèles basés sur GPT, et je choisis celui qui convient en fonction de votre budget, de la taille de vos données et si vous avez besoin d'une déploiement open-source (auto-hébergé) ou via API.
Mes données restent-elles privées pendant le fine-tuning ?
Oui. Votre jeu de données est utilisé uniquement pour entraîner votre modèle et n'est pas partagé, réutilisé ou stocké au-delà du cadre du projet. Si vous souhaitez une NDA signée avant de partager des données sensibles, je suis ouvert à cette démarche.
Comment fonctionne le déploiement une fois que le modèle est prêt ?
Selon votre configuration, je déploie via une API REST, un conteneur Docker pour l'auto-hébergement, ou Supabase pour un backend géré — la solution qui correspond le mieux à votre infrastructure existante et à votre niveau de confort technique.
