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Ich stimme dein Open-Source LLM auf dein Dataset ab
prashant chavan
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Braucht dein Open-Source LLM eine bessere Übereinstimmung mit deiner Aufgabe? Ich passe kompatible Llama, Qwen, Mistral und andere Open-Weight-Modelle auf dein Dataset an, entweder mit LoRA oder QLoRA. Ich vergleiche das abgestimmte Modell mit dem Original anhand von zurückgehaltenen Beispielen.
Gute Anwendungsfälle: strukturierte Ausgaben, Klassifikation, Extraktion, Domänenstil und wiederholbare Anweisungen. Für Fakten, die sich häufig ändern, kann ich beraten, ob RAG eine bessere Lösung ist.
Je nach Paket liefere ich:
Dataset-Review, Formatierung und eine Aufteilung in Training und Test
Ein abgestimmtes Modell und einen definierten Trainingsworkflow
Base- vs. abgestimmte Bewertung mit einem klaren Ergebnisbericht
Adapter-Gewichte, Trainings- und Inferenz-Code sowie Setup-Hinweise
Eine API-Implementierung mit Premium
Vor der Bestellung sende mir bitte deine Aufgabe, eine Datenprobe, dein bevorzugtes Modell und 5 ideale Input-Output-Beispiele. Ich bestätige die Machbarkeit, Lizenz des Modells, Hardware-Anforderungen und den Umfang. GPU- und Hosting-Gebühren sind separat. Ergebnisse hängen von der Datenqualität ab und sind messbar, nicht garantiert.
Lerne prashant chavan kennen
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- AusIndien
- Mitglied seitJuli 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Englisch
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
Automatische Übersetzung
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FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du jedes Open-Source LLM feinabstimmen?
Ich kann Llama, Qwen, Mistral und andere kompatible Open-Weight-Modelle bewerten. Die Lizenz, Architektur, Hardware-Anforderungen und deine Daten bestimmen den Ansatz. Die aufgelisteten Pakete decken ein Textmodell mit bis zu etwa 8B Parametern ab; größere oder ungewöhnliche Modelle erhalten ein individuelles Angebot.
Was brauchst du von mir?
Eine Aufgabenbeschreibung, eine repräsentative Datenprobe, falls vorhanden das Zielmodell und 5 Beispiele für ideale Input-Output-Paare. Zeige auch Beispiele, bei denen das aktuelle Modell versagt.
Wird das Modell aktuelle Fakten aus meinen Dokumenten lernen?
Feinabstimmung funktioniert am besten bei wiederholbarem Verhalten, Format, Stil, Klassifikation oder Extraktion. Wenn sich die Fakten regelmäßig ändern, ist das Abrufen aus deinen aktuellen Dokumenten möglicherweise besser geeignet. Ich berate dich nach Überprüfung der Aufgabe.
Wie wirst du die Verbesserung nachweisen?
Ich vergleiche das Base- und das abgestimmte Modell anhand von Beispielen, die vom Training ausgeschlossen wurden. Der Bericht enthält die Testgröße, auf die Aufgabe angepasste Messwerte, Beispieloutputs und Einschränkungen. Ich verspreche keine feste Steigerung der Genauigkeit.
Welche Dateien werde ich besitzen?
Du erhältst die vereinbarten Adapter-Gewichte, Trainings- und Inferenz-Code sowie Übergabematerial. Die Nutzung des Base-Modells bleibt seiner Lizenz unterworfen. Jede Deployment wird in einer vereinbarten Umgebung unter deiner Kontrolle eingerichtet.
Sind GPU- und Hostingkosten inklusive?
Nein. Ich schätze sie vor der Bestellung basierend auf Modell, Datenvolumen und Deployment-Ziel. Du zahlst diese direkt an die Anbieter über dein Konto.
Kannst du das abgestimmte Modell deployen?
Ja. Premium beinhaltet einen scoped API-Endpunkt. Sende mir vor der Bestellung deine bevorzugte Cloud- oder Server-Details, damit ich die Kompatibilität und laufende Kosten bestätigen kann.
