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Je vais ajuster finement votre LLM open source sur votre dataset
prashant chavan
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez besoin d’un LLM open source qui suit plus fidèlement votre tâche ? Je ajuste des modèles compatibles comme Llama, Qwen, Mistral et d’autres modèles à poids ouverts en utilisant LoRA ou QLoRA. Je compare le modèle ajusté avec l’original sur des exemples réservés.
Bonnes utilisations : sortie structurée, classification, extraction, style de domaine, instructions répétables. Pour des faits qui changent fréquemment, je peux vous conseiller si RAG est une meilleure option.
Selon votre package, je fournis :
Revue du dataset, mise en forme, et division en train/test
Un modèle convenu et un workflow d’entraînement défini
Évaluation base vs ajusté avec un rapport clair des résultats
Poids de l’adaptateur, code d’entraînement et d’inférence, et notes de configuration
Une déploiement API avec Premium
Avant de commander, envoyez votre tâche, un échantillon de données, le modèle préféré, et 5 exemples d’entrée-sortie idéaux. Je confirmerai la faisabilité, la licence du modèle, les besoins en matériel, et la portée. Les coûts GPU et hébergement sont séparés. Les résultats dépendent de la qualité des données et sont mesurés, non garantis.
Découvrez prashant chavan
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- DeInde
- Membre depuisjuil. 2023
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous ajuster finement n’importe quel LLM open source ?
Je peux évaluer Llama, Qwen, Mistral et d’autres modèles à poids ouverts compatibles. La licence, l’architecture, les besoins en matériel et vos données déterminent la méthode. Les packages listés couvrent un modèle de texte jusqu’à environ 8B de paramètres ; pour des modèles plus grands ou atypiques, un devis personnalisé est nécessaire.
De quoi as-tu besoin de moi ?
Une description de tâche, un échantillon représentatif de dataset, le modèle cible si vous en avez un, et 5 exemples d’entrée et sortie idéaux. Montrez aussi des exemples où le modèle actuel échoue.
Cela enseignera-t-il au modèle les faits actuels issus de mes documents ?
L’ajustement fin fonctionne mieux pour un comportement répétable, le format, le style, la classification ou l’extraction. Si les faits changent fréquemment, la récupération depuis vos documents actuels peut être plus adaptée. Je peux vous conseiller après examen de la tâche.
Comment prouverez-vous l’amélioration ?
Je compare le modèle de base et le modèle ajusté sur des exemples exclus de l’entraînement. Le rapport inclut la taille du test, des mesures adaptées à la tâche, des exemples de sortie, et les limitations. Je ne garantis pas une augmentation précise de la précision.
Quels fichiers me reviendront ?
Vous recevez les poids de l’adaptateur convenus, le code d’entraînement/inférence, et le matériel de transfert. L’utilisation du modèle de base reste soumise à sa licence. Tout déploiement est configuré dans un environnement convenu sous votre contrôle.
Les coûts GPU et hébergement sont-ils inclus ?
Non. Je les estime en fonction du modèle, du volume de données, et de la cible de déploiement avant la commande. Vous payez directement ces fournisseurs via votre compte.
Pouvez-vous déployer le modèle ajusté ?
Oui. Le package Premium inclut un endpoint API défini. Envoyez vos détails de cloud ou serveur préféré avant la commande pour que je puisse confirmer la compatibilité et les coûts d’exploitation en cours.
