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Ich stimme dein LLM mit Lora Qlora auf eigenen Daten feinab
Abdullah
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Möchtest du ein LLM auf deine eigenen Daten abstimmen?
Ich werde dein KI-Modell mit LoRA, QLoRA, PEFT und SFT feinabstimmen, um ein maßgeschneidertes LLM für dein spezielles Business, deine Branche oder Anwendung zu erstellen.
Ich arbeite mit beliebten Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi und anderen Modellen von Hugging Face.
Was ich anbiete:
- Feinabstimmung von LLMs & KI-Modelltraining
- LoRA / QLoRA Feinabstimmung
- Erstellung und Formatierung von individuellen Datensätzen
- Anleitungstuning & überwachte Feinabstimmung (SFT)
- Branchenbezogene LLM-Anpassung
- Modellevaluation und -test
- Feinabgestimmtes Modell oder LoRA-Adapter
- Trainingskonfiguration und Inferenz-Setup
Dein feinabgestimmtes KI-Modell kann für Kundensupport, spezialisiertes Wissen, strukturierte Ausgaben, Klassifikation, Instruktionsbefolgung, professionelles Schreiben und andere branchenspezifische Aufgaben optimiert werden.
Ich kann auch dabei helfen, herauszufinden, ob Feinabstimmung oder RAG die richtige Lösung für dein Projekt ist.
Sende mir vor der Bestellung deinen Modellnamen, Datensatz und Anforderungen. Ich werde dein Projekt prüfen und die passende Feinabstimmungsmethode empfehlen.
Lerne Abdullah kennen
Abdullah
AI Engineer LLM Fine Tuning, RAG and Custom AI Chatbots
- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Punjabi, Spanisch, Deutsch, Französisch, Italienisch
I’m an AI Engineer specializing in LLM solutions that solve real business problems. I provide AI model fine-tuning for more accurate, task-specific results, RAG systems that securely connect AI to private knowledge, intelligent chatbots that automate customer interactions, and custom LLM applications built around your workflow. I focus on reliable, scalable solutions that improve efficiency, reduce manual work, and deliver better AI experiences.
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Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Modelle können Sie optimieren?
Ich kann mit kompatiblen Open-Source-LLMs wie Llama, Mistral, Qwen und anderen Transformer-basierten Modellen arbeiten, abhängig von den Projektanforderungen.
Kannst du meinen Datensatz vorbereiten?
Ja. Ich kann dir helfen, deinen Datensatz zu bereinigen, zu strukturieren, zu formatieren und für die Feinabstimmung vorzubereiten.
Unterstützt du LoRA und QLoRA?
Ja. LoRA und QLoRA können verwendet werden, um den Ressourcenbedarf beim Training zu reduzieren und kompatible Modelle effizient anzupassen.
Kannst du ein 3B, 7B oder größeres Modell feinabstimmen?
Ja, abhängig von der Modellarchitektur, dem Datensatz, der Trainingsmethode und den verfügbaren GPU-Ressourcen.
Wird das Feinabstimmen meinem Modell neues Wissen vermitteln?
Das Feinabstimmen vermittelt dem Modell vor allem Muster, Verhaltensweisen, Formate und task-spezifische Antworten. Wenn dein Ziel ist, dass das Modell zuverlässig auf eine sich ändernde private Wissensbasis zugreifen kann, ist RAG möglicherweise besser geeignet.
Kannst du das trainierte Modell bereitstellen?
Das Deployment kann je nach gewähltem Paket und den Infrastruktur-Anforderungen des Modells enthalten sein.
