Je vais affiner llama3 ou llm pour votre application d'IA personnalisée

Vous souhaitez faire parler un LLM open-source avec la voix de votre marque ou réaliser des tâches très spécifiques ? Les modèles généraux sont souvent insuffisants, mais l'ajustement fin précis comble cette lacune.

Je propose un ajustement fin optimisé, traité localement. Que vous ayez besoin d’un adaptateur léger ou de modifications approfondies des poids, je fournis la méthodologie d’entraînement adaptée à votre projet.

Méthodes d'entraînement :

• QLoRA (4 bits) : Entraînement efficace avec une empreinte mémoire réduite.
• LoRA : Ajustement rapide et ciblé des paramètres pour des poids d’adaptateur portables.
• Ajustement fin complet : Modification complète des poids de base pour des changements profonds de domaine.

Pourquoi choisir ce service ?

• Confidentialité totale des données : Le traitement se fait localement sur ma machine. Vos données ne touchent jamais les API cloud publiques.
• Maîtrise de Unsloth : J’utilise Unsloth pour un entraînement beaucoup plus rapide et une meilleure efficacité VRAM sans sacrifier la précision.

Modèles supportés (jusqu’à 8B/9B) :

• Llama 3 / 3.1
• Mistral
• Qwen 2 / 2.5
• Gemma 2
• Tout modèle à poids ouverts jusqu’à 9B paramètres

Ce que vous recevrez :

• Adaptateurs LoRA entraînés
• Modèle entièrement fusionné en GGUF (pour Ollama/LM Studio) ou Safetensors
• Rapport succinct sur la perte d’entraînement et la performance

Veuillez me contacter avant de commander pour que nous puissions examiner votre dataset !