Je vais affiner votre LLM avec qlora sur un seul GPU grand public

Je suis étudiant en M.Tech (IA/ML) et chercheur publié (Springer LNNS) qui construit de vrais systèmes d’IA en production, pas seulement des tutoriels. J’ai affiné des LLM à poids ouverts avec QLoRA sur du matériel grand public (un seul GPU de laptop avec 6 Go de VRAM), créé des pipelines RAG adaptatifs avec FAISS et LangChain, et déployé des applications d’IA basées sur FastAPI/Docker.

Ce que vous obtenez : un modèle réellement affiné sur votre propre dataset, pas une simple enveloppe autour d’un modèle de base. Je vous expliquerai ce que le modèle a appris, ce qu’il n’a pas appris, et ses limites.

Convient pour : des startups souhaitant un chatbot spécifique à leur domaine sans envoyer de données à une API externe, des chercheurs cherchant un pipeline de fine-tuning reproductible, ou toute personne dont le modèle de base n’est pas assez spécialisé pour leur cas d’usage.

Contactez-moi avant de commander avec la taille de votre dataset et votre cas d’usage pour que je puisse confirmer le bon package.