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Je vais affiner des LLM personnalisés comme llama avec vos données privées
Zubair
À propos de ce service
Traduction automatique
Ne vous fiez plus aux IA génériques. Construisons une IA qui connaît VOTRE entreprise.
Les modèles standard ne connaissent pas vos données propriétaires, le ton de votre marque ou le jargon de votre secteur. C’est là qu’intervient le fine-tuning personnalisé des LLM.
Bonjour, je suis Muhammad Zubair, ingénieur en logiciel et IA. Je suis le fondateur et créateur de Khatta-ka-LLM, le premier modèle de langage IA au monde spécialement affiné pour le dialecte khattak du pashto.
Enseigner à une IA un nouveau dialecte indigène nécessite une expertise de haut niveau en NLP, tokenisation et fine-tuning efficace en paramètres (PEFT). J’apporte cette même expertise à vos données privées.
Ma méthode :
- Unsloth & LoRA : Je forme des modèles (Llama 3, Mistral) deux fois plus rapidement en utilisant 70 % de mémoire VRAM en moins, ce qui réduit considérablement vos coûts de calcul.
- Formatage des données : Je nettoie vos données CSV/JSON en paires instruction/réponse structurées (format Alpaca).
- Hugging Face : Upload direct du modèle entraîné sur votre hub HF.
L’avantage DevOps (Premium) :
La plupart des développeurs IA vous donnent simplement un fichier. En tant qu’ingénieur Cloud DevOps, je conteneurise votre IA (Docker) et la déploie en toute sécurité sur AWS avec un endpoint FastAPI pour que vos applications puissent réellement l’utiliser.
Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre dataset !
Découvrez Zubair
Zubair
Software Engineer , DevOps Architect , AI Infrastructure
- DePakistan
- Membre depuissept. 2022
- Dernière commande1 an
Langues
Ourdou, Anglais
Hi, I’m Muhammad Zubair — a Software Engineer, DevOps Architect, and Founder of SchoolSMS. I also engineered Khatta-ka-LLM, the world's first AI language model for the Khattak dialect.
I bridge software engineering, bleeding-edge AI, and enterprise cloud systems. Whether you need custom software, Agentic AI (LangGraph/Python), or production-ready cloud architectures (AWS, Kubernetes, OpenShift, Terraform), I build for security, high availability, and scale.
Ready to turn your technical vision into reality? Send me a message today!
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre Fine-Tuning et RAG ?
RAG fournit à l’IA une base de données pour rechercher des faits. Le fine-tuning modifie réellement le « cerveau » de l’IA pour qu’elle apprenne un ton, un format, une langue ou un style spécifique (comme je l’ai fait avec le dialecte khattak). Souvent, les meilleurs systèmes d’entreprise utilisent les deux !
Dans quel format mes données doivent-elles être ?
Idéalement, vos données devraient être dans un fichier CSV ou JSONL, structurées en paires prompt/réponse (Instruction et Résultat). Si vos données sont du texte brut, contactez-moi d’abord pour que nous discutions du formatage.
Mes données privées d’entreprise sont-elles en sécurité ?
Absolument. Contrairement à l’envoi de vos données privées à l’API publique ChatGPT d’OpenAI, le fine-tuning d’un modèle open-source (comme Llama 3) signifie que VOUS possédez le modèle et les données. Elles restent 100 % privées.
Pourquoi utilisez-vous Unsloth pour l’entraînement ?
Unsloth est un cadre de pointe qui rend le fine-tuning des LLM deux fois plus rapide et utilise 70 % de mémoire en moins sans dégrader la précision. Cela vous permet d’économiser considérablement sur les coûts GPU cloud pendant la phase d’entraînement.
Pouvez-vous déployer le modèle après l’avoir entraîné ?
Oui ! Je suis ingénieur Cloud DevOps. Si vous choisissez le package Premium, je vais envelopper votre modèle dans un endpoint FastAPI, le conteneuriser avec Docker, et le déployer sur AWS, RunPod ou votre fournisseur cloud préféré.
