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Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Maßgeschneidertes LLM-Feinabstimmung (LoRA/QLoRA) für Klassifikation, Sentiment, Stiltransfer und domänenspezifische Aufgaben. Ich habe einen Binärklassifikator für Fakten und Meinungen mit Qwen3-14B-4bit LoRA gebaut und eine Genauigkeit von 99,7 % erreicht. Ich betreibe einen privaten 4-Knoten Mac Mini M4 Cluster, sodass ich dein Modell vollständig auf deiner eigenen Infrastruktur feinabstimme und deploye – deine Daten verlassen niemals deine Kontrolle.
Was ich anbiete:
- LoRA/QLoRA-Feinabstimmung auf Open-Source-Modellen (Qwen, Llama, Mistral usw.)
- Private Deployment-API basierend auf FastAPI für lokale oder On-Premise-Nutzung
- RAG-Pipelines für Dokumenten-Q&A über deine private Wissensdatenbank
- Bewertungsberichte mit Genauigkeit, F1 und Fehleranalyse
- Iterative Feinabstimmung, bis das Modell deine Zielmetriken erreicht
Warum ich:
- 99,7 % Benchmark-Ergebnis bei einem echten Klassifikationsprojekt
- Daten bleiben zu 100 % in deiner Umgebung – keine Cloud von Drittanbietern, kein Leckage-Risiko
- Schnelle, klare Kommunikation auf Englisch & Chinesisch
Vor der Bestellung: Schreib mir eine Nachricht mit deiner Aufgabenbeschreibung, Dataset-Größe und -Format, Zielsprache und Frist, damit ich die Machbarkeit und Lieferzeit vor deiner Bestellung bestätigen kann.
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AI ML Engineer, LLM Fine tuning and Private Deployment Specialist
- AusChina
- Mitglied seitAug. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch, Chinesisch
AI/ML engineer specializing in LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA) and private model deployment. Built a fact/opinion classification model via Qwen3-14B-4bit LoRA, achieving 99.7% accuracy on a 300-sample benchmark. I run a private 4-node Mac Mini M4 cluster - fine-tune and deploy your model locally, keeping your data 100% in your own infrastructure. Services: Custom LLM fine-tuning (LoRA/QLoRA), private/local model deployment & API serving (FastAPI), RAG pipelines, training data preparation & evaluation design. Fast, clear communication, English & Chinese.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Daten benötigen Sie von mir?
Gelabelte oder unlabeled Samples im CSV/JSON-Format oder eine Aufgabenbeschreibung.
Bleiben meine Daten privat?
Ja, alle Arbeiten laufen auf meinem privaten lokalen Cluster, Daten verlassen niemals deine Infrastruktur.
Was bekomme ich nach der Lieferung?
Gewichtungen des feinabgestimmten Modells, Bewertungsbericht und Deployment-Anleitung/API, falls zutreffend.
Welche Modelle feinabstimme ich?
Beliebte Open-Source-Modelle wie Qwen, Llama, Mistral und mehr, mit effizientem LoRA/QLoRA.
Wie lange wird es dauern?
Typische kleine bis mittelgroße Aufgaben werden in 3-7 Tagen geliefert, abhängig vom Datenvolumen und Cluster-Auslastung.
Kannst du nicht-englische Textdaten verarbeiten?
Ja, ich kann mehrsprachige Modelle wie Qwen, BLOOM oder multilingual MiniLM für nicht-englische Klassifikation und NLP-Aufgaben feinabstimmen. Teile mir deine Sprache und Domäne mit, und ich richte das passende Modell für dich ein.
