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Je vais affiner un LLM ou SLM basé sur les exigences
Eshan E
À propos de ce service
Traduction automatique
Je peaufine de petits modèles ouverts et je livre l’évaluation qui prouve que cela a fonctionné ou vous dit honnêtement que cela n’a pas marché.
CE QUE VOUS OBTENEZ
Fine-tuning LoRA/QLoRA sur Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral ou Phi
Nettoyage et mise en forme du dataset
Évaluation sur données retenues par rapport à votre référence, avec des chiffres concrets
Poids quantifiés GGUF que vous pouvez exécuter localement
Tous les codes et configurations d’entraînement
Un court rapport : ce qui a changé et ce que je ferais ensuite
POURQUOI MOI
Article en première auteur en cours de revue à l’ICLR 2027 sur l’évaluation programmatique des LLM
Un assistant LLM déployé en production dans plus de 70 centres de formation
Création d’un agent IA avec plus de 15 outils natifs et une gestion JSON stricte
COMMENT ÇA FONCTIONNE
Contactez-moi avant de commander avec votre dataset et ce que le modèle doit faire. Je vous dirai si le fine-tuning est la bonne solution, parfois ce n’est pas le cas, et je préfère le dire plutôt que de prendre votre argent.
Je construis d’abord l’ensemble d’évaluation et je lance votre référence, donc « meilleur » est un chiffre, pas une opinion. Si cela ne dépasse pas votre référence, vous le saurez en quelques jours, pas à la livraison.
Vos données sont utilisées uniquement pour votre projet et ne sont jamais partagées.
Découvrez Eshan E
Eshan E
Forward Deployed Engineer
- DeInde
- Membre depuissept. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Hindi
I am a Forward Deployed Engineer and AI Developer with expertise in building confidential document de-identification pipelines and production-grade LLM assistant systems. I specialize in Python, PyTorch, and Kubernetes, with a strong focus on AI observability, model evaluation, and self-healing cloud infrastructure. I have a proven track record in competitive programming and research in transformer language models.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
Votre dataset (JSONL, CSV ou texte simple), une phrase sur ce que le modèle doit faire, et comment vous le faites actuellement — une invite, un appel API ou un modèle existant. La dernière partie est importante : c’est la référence contre laquelle je mesure.
Et si le fine-tuning ne dépasse pas ma configuration actuelle ?
Vous le saurez dans les premiers jours, avec les chiffres. Parfois, une meilleure invite ou récupération est la vraie solution et le fine-tuning n’aidera pas. Je préfère vous le dire tôt plutôt que de livrer quelque chose qui ne fonctionne pas.
De combien de données ai-je besoin ?
Quelques centaines d’exemples de qualité surpassent souvent des dizaines de milliers de bruits. La version de base couvre jusqu’à 5000 lignes. Si vous en avez moins, contactez-moi — c’est généralement faisable. Si vous en avez beaucoup plus, la version Standard inclut le nettoyage.
Puis-je exécuter le modèle moi-même après ?
Oui. Chaque package inclut les poids fusionnés et le code d’entraînement. Standard et Premium ajoutent un GGUF quantifié qui fonctionne localement sur CPU ou GPU grand public. Premium inclut un service FastAPI que vous pouvez déployer.
Mes données sont-elles en sécurité ?
Vos données sont utilisées uniquement pour votre projet, jamais partagées, et jamais utilisées pour entraîner autre chose. Je développe actuellement une pipeline de dé-identification pour des documents confidentiels clients, c’est donc la discipline dans laquelle je travaille quotidiennement.
