Je vais affiner un LLM sur vos données personnalisées
Ingénieur ML, développeur Minecraft, créateur de modpack, développeur de logiciels
À propos de ce service
Dans le paysage de l’IA en rapide évolution de 2026, les solutions « prêt-à-l’emploi » ne suffisent plus. Vous avez besoin de modèles de Machine Learning conçus sur mesure, qui comprennent vos données spécifiques et votre logique métier. Je me spécialise dans le développement de systèmes ML performants et évolutifs utilisant PyTorch et intégrant les dernières architectures LLM (Llama, GPT, Claude AI) dans des environnements prêts pour la production.
Ce que je propose :
- Développement ML sur mesure : Réseaux neuronaux, vision par ordinateur et modèles NLP conçus de zéro.
- Fine-tuning LLM : Fine-tuning expert LoRA/QLoRA pour que les modèles parlent et agissent comme votre marque.
- Flux de travail agentiques : Développement d’agents IA autonomes capables de gérer des tâches complexes et multi-étapes.
- Intégration RAG : Connexion des LLM à vos bases de données vectorielles privées (Pinecone/Weaviate) pour des réponses sans hallucinations.
- Déploiement optimisé Linux : Déploiement haute performance en conteneur (Docker) sur des environnements Arch, Debian/Ubuntu.
Je ne me contente pas d’écrire du code ; je construis une intelligence prête pour l’infrastructure. Que vous ayez besoin d’un modèle prédictif ou d’un agent IA intégré sur mesure, je fournis des solutions propres, optimisées et documentées.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous aider à la préparation de l'ensemble de données ?
Absolument. Je peux vous aider avec le nettoyage, l’étiquetage et l’augmentation des données. Si votre dataset est petit, je peux mettre en place une génération de données synthétiques pour que le modèle ait suffisamment de variété pour apprendre efficacement.
Dans quels modèles vous spécialisez-vous en fine-tuning ?
Je travaille principalement avec des géants open-source comme Llama utilisant PyTorch, ainsi qu’avec le fine-tuning de modèles propriétaires via les API d’OpenAI/Anthropic. Je privilégie des méthodes efficaces comme PEFT et QLoRA pour réduire vos coûts de calcul.
Le modèle sera-t-il prêt pour la production ?
Oui. Contrairement à beaucoup qui fournissent simplement un Jupyter Notebook, je peux fournir un wrapper FastAPI prêt pour la production et un Dockerfile pour un déploiement facile sur tout environnement Linux.
Proposez-vous le développement d'agent IA ?
Oui, je construis des flux de travail agentiques avec LangChain, permettant à l’IA d’interagir avec des outils, API et bases de données externes pour effectuer des actions dans le monde réel.
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Veuillez fournir une description claire de votre objectif et, si possible, votre dataset. Si vous n’avez pas encore de données, nous pouvons commencer par une consultation pour planifier votre stratégie de collecte de données.

