Ich werde LLM-Modelle mit LoRA und PEFT feinabstimmen

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Aikaksh Routela
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Über diesen Service

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Willst du ein Large Language Model (LLM) auf deinem eigenen Datensatz für einen bestimmten Geschäftszweck feinabstimmen?


Ich spezialisiere mich auf parameter-effiziente Feinabstimmung (PEFT) mit LoRA und QLoRA, damit du leistungsstarke Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral und TinyLlama anpassen kannst, ohne teure Unternehmenshardware zu benötigen.


Was ich anbiete:

  • Feinabstimmung auf deinem eigenen Datensatz (Text, Q&A, domänenspezifische Daten)
  • Techniken: LoRA, PEFT, 4-Bit-Quantisierung
  • Modelle: Llama 3, Mistral 7B, TinyLlama und mehr
  • Vollständige Bewertung mit Verlustkurven und Genauigkeitsmetriken
  • Lieferung des trainierten Modells + Inferenz-Code


Warum du mich wählen solltest?

  • Ich habe praktische Erfahrung in der Feinabstimmung von TinyLlama auf Sicherheitsdaten mit LoRA und PEFT
  • Ich baue Full-Stack-KI-Anwendungen mit Python, FastAPI und Hugging Face
  • Ich lege Wert auf sauberen Code, klare Kommunikation und pünktliche Lieferung


Mein Tech-Stack: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, BitsAndBytes, LangChain.

Egal, ob du einen Chatbot für interne Dokumente, einen domänenspezifischen Assistenten oder ein maßgeschneidertes KI-Modell für dein Startup brauchst – ich kann dir helfen. Lass uns dein Projekt besprechen!

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Aikaksh Routela

AI ML Engineer and RAG Specialist

  • AusIndien
  • Mitglied seitSept. 2026
  • Sprachen

    Englisch, Hindi, Bengalisch
AI/ML Engineer specializing in production-ready RAG systems, LLM agents, and generative AI. Built and deployed 5+ live AI systems: • PDF RAG Chatbot (ChromaDB + Groq) • AI Assistant (LangChain agent) • RAG Customer Support API (FAISS, 79.9% accuracy) • AI Art Generator (Next.js, SDXL, Flux) Tech stack: Python, LangChain, FastAPI, ChromaDB, FAISS, Groq, Docker, React. What I offer: ✅ Custom RAG pipelines for your documents ✅ LLM-powered AI agents with tool-calling ✅ FastAPI backends and API integrations ✅ Deployment with Docker and CI/CD

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