Je vais affiner les LLMS avec LoRA et QLoRA

Je vais affiner un LLM sur votre jeu de données personnalisé en utilisant LoRA ou QLoRA avec Hugging Face et Python.

Si vous avez besoin d’un modèle adapté à votre domaine, à une tâche de classification, aux réponses d’un chatbot, à la synthèse, à la réponse à des questions, à l’analyse de sentiment ou à un autre cas d’utilisation NLP, je peux préparer les données, affiner le modèle, évaluer les résultats et fournir un code d’implémentation propre.

Ce que je peux fournir :

• Revue, nettoyage et mise en forme du jeu de données
• Affinage avec LoRA ou QLoRA
• Transformers Hugging Face et Python
• Configuration des hyperparamètres
• Entraînement et évaluation
• Mesures de précision, rappel, F1, exactitude et perte si applicable
• Fichiers d’adapter/modèle
• Code d’inférence ou Jupyter Notebook
• Documentation et instructions d’installation
• Déploiement API dans les packages supportés

Je peux travailler avec des modèles open supportés comme Llama, DeepSeek, BERT, RoBERTa et d’autres modèles Hugging Face.

Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner le modèle, la taille du jeu de données, la tâche et les besoins en calcul.

Les performances du modèle dépendent du jeu de données et de la tâche, il n’est donc pas possible de garantir une précision spécifique. Les coûts liés au GPU, à l’hébergement, à l’API et aux tiers ne sont pas inclus sauf accord préalable.