J’affinerai llama 3 ou mistral sur vos données avec lora et qlora

Souhaitez-vous ajuster des LLM open source tels que LLaMA 3, Mistral ou Qwen sur vos données d’entreprise privées ?

Je me spécialise dans l’ajustement fin paramètre- Efficace (PEFT) en utilisant les dernières technologies LoRA et QLoRA 4 bits avec Hugging Face TRL et PyTorch. Entraînez des modèles massifs sur des GPU grand public ou cloud sans perdre en précision !

Ce que je propose :

Préparation de jeux de données personnalisés : nettoyage, tokenisation et formatage des données brutes en prompts d’instructions JSONL.

Ajustement 4 bits QLoRA et LoRA : quantification NF4 et optimiseurs paginés pour un entraînement économique en mémoire.

Support multi-modèles : Meta LLaMA 3 / 3.2, Mistral 7B, Qwen 2.5, DeepSeek et Gemma.

Interface Web interactive : un tableau de bord Streamlit personnalisé pour inspecter les données, visualiser les courbes de perte et tester les invites.

Fusion et déploiement : fusionner les adaptateurs LoRA en poids autonomes prêts pour Ollama, vLLM ou HF Hub.

Production prête : scripts d’inférence complets, documentation et gestion des erreurs.

️ Stack technique :

PyTorch | Hugging Face TRL | PEFT LoRA | bitsandbytes | Streamlit | vLLM | Ollama

Veuillez me contacter avant de commander afin que nous puissions discuter de la meilleure architecture de modèle pour vos données !