Ich stimme Llama 3, Mistral und benutzerdefinierte LLMs auf deinem Datensatz fein ab


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Klingt ChatGPT zu generisch? Du brauchst keinen größeren Prompt. Du brauchst ein Feinabgestimmtes Modell, das auf deine spezifischen Daten trainiert wurde.
Ich bin ein KI-Ingenieur, spezialisiert auf Parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT). Ich trainiere Open-Source-Modelle wie Llama 3 & Mistral, um deine einzigartige Domäne, Tonlage und Format zu meistern und ein Modell zu erstellen, das genau wie dein bester Mitarbeiter denkt.
Was ich mache:
- Datenvorbereitung: Reinigung & Formatierung deiner Rohtexte/PDFs in trainingbereite JSONL-Dateien.
- Training: Effizientes Fine-Tuning mit LoRA / QLoRA-Adaptern.
- Optimierung: Mit Unsloth für doppelt so schnelle Inferenz & geringeren Speicherverbrauch.
- Validierung: Testen anhand von Benchmarks, um die Qualität sicherzustellen.
Technologie-Stack:
- Modelle: Llama 3 (8B/70B), Mistral, Gemma, Phi-3.
- Tools: Hugging Face, PyTorch, Unsloth, A100-GPUs.
Anwendungsfälle:
- Support: Bots, die genau wie dein Team antworten.
- Professionell: Dokumente in spezifischen medizinischen/rechtlichen Tonlagen zusammenfassen.
- Rollenspiel: Benutzerdefinierte Charakter-Personas.
- ️ BITTE SCHREIBE MIR ZUERST. Feinabstimmung braucht einen guten Datensatz. Lass mich deine Daten zuerst analysieren, um sicherzustellen, dass das die richtige Lösung für dich ist.
Lerne Shubham K kennen
Full Stack Dev, Backend Architect, AI Automation and API Specialist
- AusIndien
- Mitglied seitNov. 2019
- Letzte Lieferung2 Jahre
Sprachen
Englisch, Hindi
Automatische Übersetzung
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich KI-Entwicklung
FAQ
Automatische Übersetzung
Wie viel Daten brauche ich?
Für Style-Transfer reichen 50-100 hochwertige Beispiele aus. Für neues Wissen brauchst du idealerweise mehr als 500 Beispiele.
Wirst du das Modell für mich hosten?
Im Premium-Paket stelle ich die Deployment-Skripte (Docker/Ollama) bereit, damit du es auf AWS, RunPod oder deinem eigenen Rechner hosten kannst. Ich bezahle keine monatlichen Serverkosten.
Was ist der Unterschied zwischen RAG und Fine-Tuning?
RAG ist für das Abrufen von Fakten (wie eine Suchmaschine). Fine-Tuning ist für das Lernen von Verhalten, Stil und Format. Wenn das Modell sich auf eine bestimmte Weise verhalten soll, brauchst du Fine-Tuning.
Besitze ich das Modell?
Ja. Du erhältst die Modelgewichte (Adapter). Du besitzt 100 % des geistigen Eigentums.
