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Je vais affiner les LLMS en utilisant LoRA ou QLoRA pour votre cas d'utilisation personnalisé
Ingénieur en IA et ML pour le fine-tuning de LLM, RAG et Data Science
Développeur en IA/ML avec une expérience pratique en production dans le fine-tuning de LLM (QLoRA/PEFT), systèmes RAG (ChromaDB, recherche vectorielle MongoDB Atlas, mémoire agentique), et ingénierie ...
À propos de ce service
Je réalise le fine-tuning de modèles LLM open-source (Llama, Mistral, Phi-3, etc.) sur votre jeu de données personnalisé en utilisant les méthodes efficaces en paramètres LoRA/QLoRA qui ne nécessitent pas de réentraîner le modèle en entier.
Ce que je gère :
- Formatage et validation du jeu de données pour votre tâche (classification, génération, suivi d'instructions)
- Configuration du rang/alpha de LoRA adaptée à la taille de vos données
- Entraînement avec quantification (bitsandbytes NF4) pour réduire les coûts de calcul
- Évaluation sur un ensemble de test, avec des métriques claires avant/après
Je ne vais pas promettre des résultats irréalistes si votre problème peut être mieux résolu par l'ingénierie de prompt ou RAG, je vous le dirai avant de commencer, pas après que vous ayez payé la formation.
Envoyez le format de votre jeu de données et la tâche cible dans les exigences, et je confirmerai la portée avant de commencer.
Langage de programmation:
Python
•
JavaScript
•
Tensorflow
Type de données:
Texte
•
Images
•
Multimodal
Moteur d'IA:
Stable Diffusion
•
tensorflow
•
Bert
•
LLaMa
•
Langchain
FAQ
Traduction automatique
Ai-je besoin de fournir un GPU/puissance de calcul ?
Non — l'entraînement est géré de mon côté ; vous fournissez uniquement le jeu de données et la spécification de la tâche.
Que faire si mon dataset est petit ?
Pour moins de 500 exemples, je vous le signalerai dès le départ ; les petits jeux de données nécessitent souvent une augmentation ou une approche différente, et je le dirai plutôt que de livrer un modèle faible.
Quels modèles de base supportez-vous ?
Llama, Mistral, Phi-3, Qwen, et d'autres modèles open-weight hébergés sur Hugging Face. Contactez-moi si le vôtre n'est pas listé.
