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Je vais affiner llama, qwen ou mistral llms sur vos données avec lora
Sidharth P
À propos de ce service
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Vous avez besoin d’un LLM open-source qui connaît vraiment votre domaine, votre format ou votre style ? Je vais l’affiner sur vos données et vous montrer, avec des chiffres, à quel point il s’est amélioré.
Je suis chercheur en IA (ICML 2026, IJCNLP-AACL 2025) et j’affine et évalue des modèles open source sur des configurations multi-GPU H100 dans le cadre de mes recherches.
Ce que vous obtenez :
- Recommandation du modèle de base et de la méthode (LoRA, QLoRA, SFT complet ou GRPO)
- Nettoyage et mise en forme des données en modèles chat ou instruction
- Code d’entraînement propre et reproductible ainsi que la configuration
- Adapter LoRA entraîné ou poids fusionnés sur des packages supérieurs
- Évaluation avant et après sur un ensemble de test réservé
- Configuration optionnelle pour un déploiement rapide avec vLLM ou SGLang
Modèles : Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek et autres modèles Hugging Face.
Envoyez-moi votre dataset et votre objectif avant de commander, je vous conseillerai le bon modèle de base, la méthode et le package.
Découvrez Sidharth P
Sidharth P
AI Safety Researcher and LLM Fine Tuning Expert
- DeInde
- Membre depuisavr. 2017
Langues
Telugu, Anglais, Hindi
AI researcher in LLM safety and NLP. Research Intern at AI4Bharat (first author of IndicBERT-v3, open multilingual encoder LLMs) and Research Fellow at SPAR. Papers at ICML 2026 and IJCNLP-AACL 2025, plus arXiv work on memory attacks against LLM agents. Hands-on with LoRA/QLoRA and full fine-tuning (SFT, GRPO), multi-GPU training on H100s, vLLM/SGLang inference and LLM-as-judge evaluation. I help teams fine-tune open-source LLMs, build evaluation pipelines, red-team LLM agents and reproduce ML papers. Message me your goal and I will reply with a clear plan.
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FAQ
Traduction automatique
Quel format de données avez-vous besoin ?
JSONL, CSV ou Parquet avec paires instruction et réponse (ou prompt et complétion). Si vos données sont brutes ou désordonnées, je peux vous aider à les nettoyer et à les mettre en forme d’abord.
Ai-je besoin de mes propres GPUs ?
Non. Je peux entraîner sur des GPUs cloud, avec des coûts de calcul convenus à l’avance, ou entraîner sur votre propre compte cloud ou matériel si vos données doivent rester chez vous.
De combien de données ai-je besoin ?
Pour des tâches de style ou de format, quelques centaines d’exemples de qualité peuvent suffire. Pour de nouvelles connaissances dans un domaine ou des tâches plus difficiles, quelques milliers sont préférables. Si vous en avez moins, je peux vous aider à constituer ou enrichir un dataset.
Je serai propriétaire du modèle fine-tuned ?
Oui. Vous obtenez l’adapter ou les poids fusionnés, le code d’entraînement et la configuration. Vos données et votre modèle restent privés et ne sont pas réutilisés par d’autres. L’utilisation est uniquement soumise à la licence du modèle de base.
