Ich stimme LLMS mit LoRA und QLoRA fein ab

Ich werde ein LLM mit LoRA oder QLoRA auf deinem eigenen Datensatz mit Hugging Face und Python feinabstimmen.

Wenn du ein Modell brauchst, das auf deine Domäne, Klassifizierungsaufgabe, Chatbot-Antworten, Zusammenfassungen, Fragenbeantwortung, Sentiment-Analyse oder einen anderen NLP-Anwendungsfall angepasst ist, kann ich die Daten vorbereiten, das Modell feinabstimmen, die Ergebnisse bewerten und sauberen Implementierungscode bereitstellen.

Was ich anbieten kann:

• Überprüfung, Bereinigung und Formatierung des Datensatzes
• Feinabstimmung mit LoRA oder QLoRA
• Hugging Face Transformers und Python
• Hyperparameter-Konfiguration
• Training und Bewertung
• Genauigkeit, Präzision, Recall, F1 und Verlustmetriken, wo anwendbar
• Adapter- und Modell-Dateien
• Inference-Code oder Jupyter Notebook
• Dokumentation und Installationsanleitung
• API-Deployment in unterstützten Paketen

Ich kann mit unterstützten Open-Models wie Llama, DeepSeek, BERT, RoBERTa und anderen Hugging Face Modellen arbeiten.

Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich das Modell, die Datensatzgröße, die Aufgabe und die Rechenanforderungen prüfen kann.

Die Modellleistung hängt vom Datensatz und der Aufgabe ab, daher kann keine spezifische Genauigkeit garantiert werden. GPU-, Hosting-, API- und Drittanbieter-Kosten sind nicht inbegriffen, es sei denn, es wurde vorher vereinbart.