Ich stimme Llama3 oder LLM für deine individuelle KI-Anwendung fein ab

Willst du ein Open-Source-LLM in die Stimme deiner Marke bringen oder hochspezifische Aufgaben ausführen lassen? Allgemeine Modelle sind oft unzureichend, aber präzises Fine-Tuning schließt diese Lücke.

Ich biete hochoptimiertes, lokal verarbeitetes Fine-Tuning für LLMS an. Ob du einen leichten Adapter oder tiefgehende Gewichtsänderungen brauchst, ich liefere die genaue Trainingsmethode, die dein Projekt erfordert.

Trainingsmethoden:

• QLoRA (4-Bit): Hoch effizientes Training mit reduziertem Speicherverbrauch.
• LoRA: Schnelles, gezieltes Parameter-Tuning für portable Adapter-Gewichte.
• Vollständiges Fine-Tuning: Komplette Anpassung der Basis-Gewichte für tiefgehende Domänenverschiebungen.

Warum diesen Service wählen?

• 100% Datenschutz: Die Verarbeitung erfolgt lokal auf meinem Rechner. Deine Daten kommen nie mit öffentlichen Cloud-APIs in Kontakt.
• Unsloth-Expertise: Ich nutze Unsloth für deutlich schnellere Trainingszeiten und VRAM-Effizienz, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Unterstützte Modelle (bis zu 8B/9B):

• Llama 3 / 3.1
• Mistral
• Qwen 2 / 2.5
• Gemma 2
• Jedes Open-Weight-Modell bis zu 9B Parameter

Was du bekommst:

• Trainierte LoRA-Adapter
• Vollständig zusammengeführtes Modell im GGUF-Format (für Ollama/LM Studio) oder Safetensors
• Kurzer Bericht zu Trainingsverlust und Leistung

Bitte schick mir vor der Bestellung eine Nachricht, damit wir deine Dataset gemeinsam durchgehen können!