Je vais créer des jeux de données synthétiques personnalisés pour l'IA et les LLMs
À propos de ce service
À propos de ce service
Des données de haute qualité et spécialisées sont la principale limite à la performance de l’IA. Les simples récupérations sur internet ne suffisent plus. Je vais générer des jeux de données synthétiques propres, structurés et très ciblés, spécialement conçus pour entraîner ou affiner vos modèles d’IA.
Toutes les données sont traitées via des pipelines de génération locaux personnalisés. Cette méthode garantit une confidentialité totale des données ; vos schémas propriétaires, mises en page de prompts et objectifs de projet ne sont jamais divulgués à des API cloud externes.
Ce que je peux fournir :
- Paquets question-réponse et jeux de données pour suivre des instructions.
- Données conversationnelles multi-tours (formats ShareGPT ou Alpaca).
- Jeux de données spécifiques à un domaine (juridique, médical, technique, financier ou support client).
- Formats structurés optimisés pour un entraînement immédiat : JSON, JSONL ou CSV.
Pourquoi choisir ce service ?
- Respect strict du format : aucune balise JSON cassée ou champ manquant. Chaque ligne est vérifiée selon votre schéma requis.
- Grande diversité : variation programmatique pour que le modèle apprenne les concepts clés plutôt que de simplement mémoriser des phrases répétitives.
- Confidentialité des données : les paramètres de votre projet restent 100 % confidentiels.
Frameworks:
PyTorch
•
Panda
Type de données:
Texte
Langage de programmation:
Python
•
SQL
Outils:
Jupyter Notebook
•
tensorflow
•
Colab
APIs:
OpenAI
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Garantissez-vous la confidentialité des données ?
Oui, absolument. Toute la génération de données et l'ajustement du modèle sont effectués localement sur mon matériel dédié avec 16 Go de VRAM. Vos données propriétaires ne touchent jamais les API cloud publiques.
Dans quels formats livrez-vous le jeu de données ?
Je fournis les données finales dans le format que vous préférez — généralement JSON, CSV ou JSONL — structurées précisément pour la formation Instruction/Entrée/Sortie.
Pouvez-vous réellement ajuster le modèle pour moi ?
Oui ! Si vous choisissez l'une de mes options supplémentaires de Fine-Tuning, je vais entraîner un modèle à poids ouverts (comme LLaMA 3 ou Mistral) sur votre nouveau dataset en utilisant LoRA/QLoRA et vous livrerai les poids du modèle mis à jour.

