Ich bereite einen LLM-Feinabstimmungs-Datensatz im jsonl-Format vor und annotiere ihn

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Feichen
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Über diesen Service

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Ich bereite hochwertige Datensätze für die Feinabstimmung von LLM vor und annotiere sie: Reinigung, Formatierung zu JSONL, Fakten-Meinungs-Labeling und QA-Validierung. Basic umfasst kleine JSONL-Formatierung, Standard fügt Reinigung und Labeling hinzu, Premium liefert die vollständige Pipeline mit QA.

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Feichen

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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