Ich justiere Llama 3 oder Mistral mit LoRA und QLoRA auf deinen Daten fein

Möchtest du Open-Source-LLMs wie LLaMA 3, Mistral oder Qwen auf deine privaten Unternehmensdaten feinabstimmen?

Ich spezialisiere mich auf parameter-effizientes Fine-Tuning (PEFT) mit fortschrittlichem LoRA und 4-Bit QLoRA unter Verwendung von Hugging Face TRL und PyTorch. Trainiere riesige Modelle mit Consumer- oder Cloud-GPUs, ohne an Genauigkeit zu verlieren!

Mein Angebot:

Individuelle Dataset-Vorbereitung: Rohdaten bereinigen, tokenisieren und in JSONL-Instruktionsprompts formatieren.

4-Bit QLoRA & LoRA-Tuning: NF4-Quantisierung und gepagte Optimierer für speichereffizientes Training.

Multi-Model-Unterstützung: Meta LLaMA 3 / 3.2, Mistral 7B, Qwen 2.5, DeepSeek und Gemma.

Interaktive Web-UI: Ein eigener Streamlit-Dashboard, um Daten zu inspizieren, Verlustraten anzuzeigen und Prompts zu testen.

Verschmelzung & Bereitstellung: LoRA-Adapter als eigenständige Gewichte zusammenführen, bereit für Ollama, vLLM oder HF Hub.

Bereit für Produktion: Komplette Inferenzskripte, Dokumentation und Fehlerbehandlung.

Tech-Stack:

PyTorch | Hugging Face TRL | PEFT LoRA | bitsandbytes | Streamlit | vLLM | Ollama

Schreibe mir bitte vor der Bestellung, damit wir die beste Modellarchitektur für deine Daten besprechen können!