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Ich stimme dein LLM mit Lora Qlora auf eigenen Daten feinab
AI-Ingenieur und Feinabstimmung von LLM, RAG, AI-Chatbots und Agents
Ich bin ein KI-Ingenieur, der sich auf LLM-Lösungen spezialisiert hat, die echte Geschäftsprobleme lösen. Ich biete KI-Modell-Feinabstimmung für genauere, auf Aufgaben zugeschnittene Ergebnisse, RAG-S...
Über diesen Service
Musst du ein LLM feinabstimmen für dein Business, Produkt oder eine spezielle Aufgabe?
Ich werde dein LLM mit deinem eigenen Datensatz unter Verwendung von LoRA, QLoRA, PEFT und überwachtem Fine-Tuning (SFT) anpassen, um das task-spezifische Verhalten, die Antworten, das Format und die Befolgung von Anweisungen zu verbessern.
Ich arbeite mit beliebten Open-Source-Modellen wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi und anderen kompatiblen Hugging Face Modellen.
Was ich anbieten kann:
- LLM Feinabstimmung mit LoRA / QLoRA
- Erstellung und Formatierung von eigenen Datensätzen
- Instruction und überwachte Feinabstimmung
- Domänenspezifische Modellanpassung
- Modellevaluation und -test
- Feinabgestimmtes Modell oder LoRA-Adapter
- Trainingskonfiguration und Inferenz-Setup
- Quellcode und Trainingsdateien
Dein Modell kann für Kundensupport, Klassifikation, strukturierte Antworten, Befolgung von Anweisungen, professionelles Schreiben und andere spezialisierte Aufgaben angepasst werden.
Wenn du unsicher bist, ob Feinabstimmung oder RAG für dein Projekt geeignet ist, helfe ich dir bei der Auswahl des passenden Ansatzes.
Sende mir dein Modell, deinen Datensatz und deine Anforderungen, bevor du bestellst, damit ich das Projekt prüfen und die richtige Lösung empfehlen kann.
Programmiersprache:
Python
Datentyp:
Text
KI-Engine:
Llama
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche LLMs kannst du fine-tunen?
Ich kann kompatible Modelle wie Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi und andere Open-Source-LLMs feinabstimmen.
Kannst du meinen Datensatz vorbereiten?
Ja. Ich kann deinen Datensatz bereinigen, formatieren, validieren und für die Feinabstimmung vorbereiten.
Unterstützt du LoRA und QLoRA?
Ja. Ich spezialisiere mich auf parameter-effizientes Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA.
Kannst du 3B, 7B oder größere Modelle feinabstimmen?
Ja, abhängig vom Modell, Datensatz, Trainingsmethode und verfügbaren GPU-Ressourcen.
Wird das Feinabstimmen meinem Modell neues Wissen vermitteln?
Feinabstimmung lehrt hauptsächlich Verhalten, Muster, Stil und task-spezifische Antworten. RAG ist besser, um Wissen zu ändern.
Kannst du das feinabgestimmte Modell evaluieren?
Ja. Evaluationen können eingeschlossen werden, um die Leistung des Modells vor und nach der Feinabstimmung zu vergleichen.
Kannst du das feinabgestimmte Modell bereitstellen?
Ja. Deployment oder Inferenz-Setup kann je nach Paket und Infrastruktur eingeschlossen werden.
Soll ich Feinabstimmung oder RAG verwenden?
Das hängt von deinem Ziel ab. Ich kann dein Projekt prüfen und die passendere Methode empfehlen.
