Ich werde LLM auf deine Daten, GPT, Llama feinabstimmen
DATENWISSENSCHAFTLER
Level 2
Hat hohe Leistungskriterien erfüllt und verfügt über eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Erfüllung von Kundenerwartungen.
Schnelle Antwortzeit
Zeichnet sich durch besonders schnelle Antwortzeit aus.
Über diesen Service
Warum mich wählen
- Über 160 abgeschlossene Fiverr-Aufträge + 5 Jahre auf Fiverr
- Fundierte Expertise in Machine Learning, Data Science, NLP, Computer Vision, Generative AI, Deep Learning und RAG-basierten Systemen
- Praktische Erfahrung mit Time Series Forecasting, AI Agents und Chatbot-Entwicklung
Ich biete AI-Modell-Feinabstimmung / LLM-Feinabstimmung an, um deine Daten, Stil und Ausgabeformat anzupassen. Ich feinabstimme und richte Modelle aus und liefere ein reproduzierbares Training + Inferenz-Paket.
Feinabstimmungs-Stack (nicht nur):
- LangChain (integrationsbereite Workflows)
- Unsloth + Unsloth Docker-Image
- LoRA / QLoRA
- Lamini
- LlamaFactory (LLaMA-Fabrik)
- Stable Diffusion-Feinabstimmung (LoRA/DreamBooth-Workflows)
- Run & fine-tune DeepSeek-R1-0528
- Eigenes Reasoning-Modell trainieren
- Mistral 3 trainieren und laufen lassen
Aligning-Methoden
- SFT, DPO, GRPO, PPO (RLHF)
- Quant Aware Training (QAT)
Lieferumfang (je nach Paket):
- Dataset-Formatierung / Vorbereitung
- Training-Code / Notebook + Konfigurationen
- Feinabgestimmte Adapter / Modell-Checkpoints
- Evaluationszusammenfassung + Inferenz-Skript
- API + Produktions-Setup-Anleitung
Wenn du zuverlässige Ausgaben möchtest, nicht nur ein laufendes Modell, sende mir dein Ziel und Beispiel-Daten, und ich kümmere mich um Training, Evaluation und eine saubere Übergabe.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Ich habe keine Hardware, um ein großes Modell laufen zu lassen. Was können wir tun?
Kein Problem. Im Enterprise-Paket kann ich dein Modell als API (FastAPI) auf einem GPU-Hosting-Anbieter oder Cloud-Instance bereitstellen. Du erhältst einen funktionierenden Endpunkt + Setup-Anleitung. Hosting/GPU-Kosten zahlst du direkt an den Anbieter (so behältst du Eigentum und Abrechnungs-Kontrolle).
Feinabstimmung vs RAG - welches sollte ich wählen?
Feinabstimmung verbessert Verhalten (Format, Ton, Denkstil). RAG verbessert die Wissensgenauigkeit aus Dokumenten und bleibt aktuell. Viele Projekte funktionieren am besten als Hybrid (RAG + leichte Feinabstimmung).
Wie misst du die Verbesserung?
Ich führe einen Vergleich zwischen Baseline und feinabgestimmtem Modell anhand deiner Testbeispiele (und/oder benutzerdefinierter Checks wie Formatgenauigkeit, Ablehnungsverhalten und Antwortkonsistenz) durch und teile eine kurze Evaluationszusammenfassung.
Wirst du meine API-Schlüssel / Cloud-Konto verwenden?
Falls Hosting oder OpenAI-Training notwendig ist, stellst du die Schlüssel / Zugänge gemäß Fiverr-Anforderungen bereit.

