Je vais affiner votre modèle d'IA ou LLM sur vos données personnalisées
Architecte logiciel et ingénieur en automatisation IA
À propos de ce service
Les modèles prêts à l'emploi sont génériques. L'affinage permet d'apprendre à un modèle vos données, votre ton et votre tâche, afin qu'il fonctionne comme s'il avait été conçu pour vous.
Je suis architecte logiciel et 9 fois MVP Alibaba Cloud. J'affine des modèles open et commerciaux pour qu'ils répondent à votre voix, suivent vos règles et gèrent votre domaine.
Ce que je fais pour vous :
Préparer, nettoyer et formater votre jeu de données pour l'entraînement
Affiner le bon modèle de base en utilisant LoRA, PEFT ou un affinement complet
Évaluer le modèle selon vos propres benchmarks pour que vous puissiez faire confiance au résultat
Fournir des poids prêts à l'emploi ou le déployer en tant qu'API que vous pouvez appeler
Documenter tout pour que vous ou votre équipe puissiez le réentraîner plus tard
Modèles et outils : GPT, Bert, RoBERTa et LLMs open, avec Hugging Face, PyTorch et l'affinement OpenAI.
Note : l'entraînement des modèles se fait sur des GPU cloud. Je gère la configuration, et nous convenons du plan de calcul avant de commencer.
Contactez-moi avec votre cas d'utilisation et un échantillon de vos données, et je vous recommanderai le package adapté.
Langage de programmation:
Python
•
Julia
•
C++
Type de données:
Texte
•
Données tabulaires
•
Multimodal
Moteur d'IA:
GPT
•
Gemini
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir les données d'entraînement ?
Idéalement oui, vos données sont ce qui rend le modèle à vous. Si vous en avez peu, je peux vous aider à le structurer, l'augmenter ou vous conseiller pour en collecter davantage avant l'entraînement.
Qui paie pour le calcul de l'entraînement GPU ?
L'entraînement se fait sur des GPU cloud facturés à l'heure. Je m'occupe de la configuration et je veille à son efficacité ; ce coût de calcul est séparé de mes honoraires, et nous convenons du plan et d'un budget approximatif avant de commencer.
