Je vais affiner un LLM sur vos données, gpt, llama
SCIENTIFIQUE DES DONNÉES
Niveau 2
Répond à des critères de performance élevés et a fait ses preuves en matière de satisfaction clients.
Très réactif
Connu(e) pour ses réponses exceptionnellement rapides
À propos de ce service
Pourquoi me choisir
- Plus de 160 commandes réalisées sur Fiverr + 5 ans sur Fiverr
- Forte expertise en Machine Learning, Data Science, NLP, Vision par ordinateur, IA générative, Deep Learning, et systèmes RAG
- Expérience pratique en prévision de séries temporelles, agents IA, et développement de chatbots
Je propose finetuning de modèles IA / finetuning de LLM pour adapter vos données, style et format de sortie. Je affine et aligne les modèles et fournis un package formation + inférence reproductible.
Stack de fine tuning (non limitatif) :
- LangChain (flux de travail prêt à l’emploi)
- Unsloth + image Docker Unsloth
- LoRA / QLoRA
- Lamini
- LlamaFactory (LLaMA-Factory)
- Fine-tuning de Stable Diffusion (workflow LoRA/DreamBooth)
- Run & fine-tune DeepSeek-R1-0528
- Entraînez votre propre modèle de raisonnement
- Entraînez et exécutez Mistral 3
Méthodes d’alignement
- SFT, DPO, GRPO, PPO (RLHF)
- Quant Aware Training (QAT)
Livrables (selon le package) :
- Formatage/préparation du dataset
- Code/notebook d’entraînement + configs
- Adapters finement ajustés / checkpoints du modèle
- Résumé d’évaluation + script d’inférence
- Guide API + déploiement en production
Si vous souhaitez des résultats fiables, pas seulement un modèle qui fonctionne, envoyez-moi votre objectif et un exemple de données, je m’occuperai de la formation, de l’évaluation et d’une remise claire.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Je n’ai pas le matériel pour faire tourner un grand modèle. Que pouvons-nous faire ?
Pas de problème. Dans le package Enterprise, je peux déployer votre modèle en tant qu’API (FastAPI) sur un fournisseur d’hébergement GPU ou une instance cloud. Vous obtiendrez un point de terminaison fonctionnel + guide d’installation. Les coûts d’hébergement/GPU sont à votre charge directement auprès du fournisseur (vous gardez la propriété et le contrôle de la facturation).
Fine-tuning vs RAG - lequel dois-je choisir ?
Le fine-tuning améliore le comportement (format, ton, style de raisonnement). RAG améliore la précision des connaissances à partir de documents et reste à jour. Beaucoup de projets fonctionnent mieux en mode hybride (RAG + fine-tuning léger).
Comment mesurez-vous l’amélioration ?
Je réalise une comparaison entre un baseline et un modèle finement ajusté en utilisant vos exemples de test (et/ou des vérifications personnalisées comme la précision du format, le comportement de refus, et la cohérence des réponses) et je partage un court résumé d’évaluation.
Utiliserez-vous mes clés API / compte cloud ?
Si l’hébergement ou la formation sur OpenAI est nécessaire, vous fournissez les clés / accès selon les exigences de Fiverr.

