Je vais affiner un modèle llm personnalisé llama 3 qwen en utilisant qlora

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fine tune custom llm llama 3 qwen model using qlora
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fine tune custom llm llama 3 qwen model using qlora

À propos de ce service

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Vous souhaitez adapter des LLM à poids ouverts comme Llama 3, Qwen 2.5 ou Mistral à votre voix de marque, votre domaine ou vos flux de travail de codage ? Je propose des services de fine-tuning QLoRA rapides, locaux et précis.

Ce que je propose :

  • Fine-tuning de modèles personnalisés : Adapter des modèles open-source en utilisant une architecture QLoRA/Unsloth efficace.
  • Nettoyage et mise en forme de datasets : Structurer du texte brut, des CSV ou des données non organisées en modèles de prompt JSONL optimisés.
  • Livraison flexible : Exporter des poids d’adaptateur LoRA légers (.safetensors) ou des modèles GGUF entièrement fusionnés, prêts pour le déploiement local dans Ollama ou LM Studio.
  • Confidentialité et sécurité à 100 % : Vos données sont traitées dans des pipelines isolés sans conservation dans le cloud.

Modèles supportés :

  • Meta Llama 3 / 3.1 (8B, 70B)
  • Série Qwen 2.5
  • Mistral / Mixtral
  • Poids open DeepSeek

Remarque : Veuillez envoyer un message avec le format de votre dataset ou vos exigences de projet avant de passer commande pour garantir la meilleure correspondance de package !

  • Moteur d'IA

    • Mistral AI
    • DeepSeek
    • Meta Llama
    • Hugging Face
    • Ollama

  • Outils & frameworks

    • LangChain
    • LlamaIndex
    • DSPy
    • Autres

  • Type de solution IA

    • Chatbot IA
    • Assistant IA
    • Outil interne d’IA
    • Autres

  • Objectif

    • Création de contenus
    • Gestion des connaissances
    • Automatisations des flux de travail
    • Traitement documentaire
    • Analyse de données

Découvrez yongpan l

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LLM Fine Tuning and Local AI Specialist

  • DeAustralie
  • Membre depuisaoût 2026
  • Temps de réponse moy.1 heure

  • Langues

    Anglais, Chinois
I specialize in custom LLM fine-tuning, dataset preparation, and local AI model deployment. Using efficient QLoRA methods and Unsloth optimization, I train open-weight models (Llama 3, Qwen 2.5, Mistral) tailored to your specific needs. What I offer: • Fine-tuning open-source LLMs on custom datasets (.jsonl, .csv, plain text) • Model optimization, LoRA adapter extraction, and GGUF conversions for local running (Ollama / LM Studio) • Dataset cleaning, formatting, and prompt formatting • High data privacy: Secure local training pipelines with zero external cloud retention

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