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Ich stelle lokale llms und vlms bereit, stimme sie fein ab und optimiere sie
Akash Bhansali
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hochleistungsfähige KI, optimiert für deine Infrastruktur
Möchtest du leistungsstarke Open-Source-Modelle nutzen, ohne dein Budget durch Cloud-Kosten zu sprengen? Ich spezialisiere mich darauf, Large Language Models (LLMs) und Vision-Language Models (VLMs) schneller, leichter und intelligenter zu machen.
️ Was ich mache:
- Individuelles Fine-Tuning: Modelle (Llama, Mistral, Qwen, Phi) auf deine spezifischen Daten anpassen, mit fortschrittlichen Techniken wie LoRA/QLoRA (PEFT).
- Quantisierung: Modellgröße reduzieren (GGUF, AWQ, EXL2), um sie effizient auf Consumer-Hardware oder kleineren Cloud-Instanzen laufen zu lassen, ohne Genauigkeit zu verlieren.
- Inference-Optimierung: Ultra-schnelle Inferenz-Frameworks (vLLM, TensorRT-LLM, Ollama) für maximale Durchsatzleistung einrichten.
Warum du mich wählen solltest?
- Komplette Expertise: Von der Rohdatenvorbereitung bis zum produktionsbereiten Einsatz.
- Kosteneffizient: Fokus auf die Reduzierung deines VRAM-Footprints und deiner Rechenkosten.
- Sauberer, dokumentierter Code: Vollständige Lieferung inklusive Deployment-Skripten.
Lerne Akash Bhansali kennen
Akash Bhansali
Whatever it Takes
- AusIndien
- Mitglied seitJan. 2021
- ⌀ Antwortzeit5 Stunden
- Letzte Lieferung2 Jahre
Sprachen
Englisch, Hindi, Deutsch
Hi, I'm Akash, an AI & Robotics Engineer specializing in bridging the gap between simulation and real-world deployment. With an M.Sc. in AI & Robotics, I build high-performance pipelines.
What I do:
🔹 Physical AI: Sim2Real & Real2Sim Robotics, MuJoCo, Isaac Sim/Lab, ROS, VLA and control workflows.
🔹 Applied ML & Vision: Real-time tracking (SAM2), detection, tracking, ViTs, etc.
🔹 LLM/VLM Systems: Fine-tuning (LoRA), optimization, quantization, and intelligent agents.
🔹 Research & Implementation
📩 Message me today to discuss your project requirements before placing an order!
Automatische Übersetzung
FAQ
Automatische Übersetzung
Mit welchen Modellen arbeiten Sie?
Ich arbeite mit allen großen Open-Source-LLMs und VLMs, darunter Llama 3, Mistral, Qwen, Phi-3 und Llava, und nutze Frameworks wie Hugging Face, PyTorch und DeepSpeed.
Muss ich den Datensatz für die Feinabstimmung bereitstellen?
Ja, idealerweise ein sauberes Dataset im JSON/CSV-Format. Wenn du jedoch Hilfe bei der Formatierung oder Vorverarbeitung des Datasets brauchst, können wir das in den Projektumfang aufnehmen.
Was ist Quantisierung und verringert sie die Leistung?
Quantisierung komprimiert Modellgewichte von hoher Präzision auf niedrigere Präzision (z.B. 32‑Bit → 8‑Bit), wodurch der Speicherverbrauch sinkt. Bei sorgfältiger Umsetzung ist die Auswirkung auf die Leistung minimal und die Inferenzgeschwindigkeit verbessert sich oft.
Bietest du parameter-effiziente Feinabstimmung (LoRA/QLoRA) an?
Ja! PEFT-Methoden frieren die meisten Parameter ein und justieren nur kleine Adapter, was die Rechenanforderungen reduziert und dennoch starke Ergebnisse liefert.
Wie gehen Sie mit dem Datenschutz um?
Deine Daten bleiben vertraulich. Ich unterschreibe bei Bedarf eine NDA und nutze deine Datensätze nur für Training und Evaluation.
Wem gehören die feinabgestimmten Modelle?
Du behältst alle Rechte an den feinabgestimmten Gewichten, Adaptern und quantisierten Modellen. Ich verkaufe oder wiederverwende dein individuelles Modell nicht.
