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Ich werde LLMs feinabstimmen und ein RAG-System mit Langchain und Python aufbauen
Ingenieur für maschinelles Lernen
Hallo, ich bin Ali Hassan, ein Machine Learning Engineer, der hervorragenende AI-Entwicklungsservices anbietet, darunter das Erstellen maßgeschneiderter ML-Modelle sowie das Debuggen oder Verbessern b...
Über diesen Service
Hast du genug von KI, die dein Business nicht versteht? Ich entwickle maßgeschneiderte LLM-Lösungen, feinabgestimmte Modelle und RAG-Systeme, die dein Fachgebiet wirklich kennen, deine Sprache sprechen und präzise Ergebnisse liefern.
Was ich anbiete: Feinabstimmung von LLMs: GPT, Llama 3, Mistral mit LoRA/QLoRA auf deinen Daten RAG-Pipelines: Dokumentenbasierte Chatbots mit Pinecone, FAISS oder ChromaDB LangChain / LlamaIndex Integration Schnelle API-Implementierung + Hosting bei Hugging Face / AWS Weniger Halluzinationen & domänenspezifische Genauigkeit
Branchen, die ich bediene: Recht, Gesundheitswesen, E-Commerce, Finanzen, SaaS
Du bekommst: sauberen Quellcode, Dokumentation und Support nach der Lieferung.
Schreib mir vor der Bestellung, um deinen Anwendungsfall zu besprechen. Lass uns KI bauen, die wirklich für DEIN Business funktioniert.
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten muss ich angeben?
Für die Feinabstimmung benötigst du mindestens 500–1000 gelabelte Beispiele im CSV-/JSON-Format. Für RAG deine PDFs, URLs oder Wissensdatenbankdateien.
Mit welchen LLM-Modellen arbeitest du?
GPT-3.5/4, Llama 3, Mistral 7B, Falcon und andere Open-Source-Modelle von Hugging Face.
Werde ich das fine-tuned Modell besitzen?
Ja. Du erhältst den vollständigen Quellcode, Modelgewichte (falls zutreffend) und Deployment-Skripte.
Kannst du das in meine bestehende App integrieren?
Ja, über REST API (FastAPI), die in jede Web- oder Mobile-App integriert werden kann.
Was, wenn ich nicht weiß, welchen Ansatz ich brauche – RAG oder Feinabstimmung?
Schreib mir — ich analysiere deinen Anwendungsfall und empfehle dir kostenlos die passende Architektur.
