Je vais affiner un modèle LLM personnalisé pour votre domaine en utilisant LoRA ou un affinement complet


À propos de ce service
Traduction automatique
Affiner des LLM pour votre entreprise
Une IA générique donne des réponses génériques. Je crée des LLM affiné entraînés sur votre domaine, vos données et vos besoins commerciaux.
Je suis ingénieur en IA et chercheur en IA MS spécialisé dans Llama, Mistral, Gemma, Phi et Falcon utilisant LoRA, QLoRA et l’affinement complet (HuggingFace, PEFT, Unsloth).
Services :
- Chatbots spécifiques au domaine
- IA pour le support client
- Assistants juridiques, médicaux et financiers
- Modèles suivant des instructions
- Systèmes de résumé et de questions-réponses
- Affinement multilingue
- LLMs améliorés RAG
Vous recevrez :
- Poids du modèle affiné
- Rapport d’entraînement et d’évaluation
- Code Python prêt pour l’inférence
- Documentation de déploiement
- Support après livraison
Avant de commander, envoyez votre modèle cible, la taille/le format du dataset et votre cas d’usage. Je confirmerai la faisabilité, le calendrier et la meilleure approche d’affinement pour votre projet.
Pas de blabla. Juste un LLM qui fonctionne pour votre entreprise.
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Anglais, Ourdou
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FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir un ensemble de données ?
Oui — vous fournissez les données d’entraînement. Je peux vous aider à les structurer et à les nettoyer dans le cadre du package Premium, ou en option supplémentaire.
Quels modèles de base supportez-vous ?
Llama 2/3, Mistral, Falcon, Gemma, Phi, et la plupart des modèles compatibles HuggingFace. Demandez si vous avez un doute.
Le modèle affiné pourra-t-il fonctionner sur mon matériel ?
Je fournirai des versions quantifiées (GGUF/GPTQ) sur demande — compatibles avec GPU ou CPU grand public.
Pouvez-vous faire un affinement via l’API d’affinement OpenAI ?
Oui, disponible en option pour les travaux d’affinement GPT-3.5/4o.
Que faire si j’ai moins de 500 échantillons d’entraînement ?
Contactez-moi d’abord. Les petits datasets nécessitent une manipulation prudente — je vous conseillerai si l’affinement ou le few-shot prompting est la meilleure solution.

