Ich stimme LLMs mit Lora für deinen individuellen Anwendungsfall feinab
AI Produktingenieur
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Ich spezialisiere mich auf das Feinabstimmen moderner Open-Source-LLMs (bis zu 70B) mit LoRA & QLoRA, um schnelle, kosteneffiziente und produktionsbereite individuelle Modelle zu liefern, die genau auf deinen Anwendungsfall zugeschnitten sind.
Egal, ob du einen Domain-Experten-Chatbot, strukturierte JSON-Ausgaben oder einen privaten On-Premise-Assistenten brauchst, ich baue saubere, reproduzierbare Feinabstimmungs-Pipelines mit voller Evaluierungs- und Bereitstellungsunterstützung.
UNTERSTÜTZTE MODELLE:
Llama 3 / 3.1 / 3.2 (1B bis 70B)
Mistral 7B & Mixtral 8x7B
Qwen 2 / 2.5 (0,5B bis 72B)
Gemma 2 (2B, 9B, 27B)
Phi-4 / Phi-3
DeepSeek v2 / v3
IBM Granite
IN JEDEM AUFTRAG ENTHALTEN:
Individuelle LoRA / QLoRA-Trainingskonfiguration
Datenbereinigung, Formatierung & Vorverarbeitung
Kompletter Trainingslauf (Hugging Face + Unsloth)
Evaluationsbericht (Verlustkurven & Benchmarks)
Export des zusammengeführten Modells (GGUF / safetensors)
Bereit für Deployment, inklusive Gewichte & Installationsanleitung
PERFEKTE ANWENDUNGSFÄLLE:
Business-Chatbots & Kundensupport-Agenten
Domain Q&A (Recht, Medizin, Finanzen, HR)
Strukturierte Ausgabeerstellung (JSON, SQL, Code)
RAG-ergänzte feinabgestimmte Assistenten
Private On-Premise-LLM-Bereitstellung
Schreib mir vor der Bestellung, um deine Daten, Ziele und den besten Ansatz für dein Projekt zu besprechen!
Programmiersprache:
Python
•
Pytorch
Datentyp:
Text
•
BILDER
KI-Engine:
GPT
•
Gemini
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
Falcon
•
PyTorch
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Bitte stelle dein Dataset (JSON, CSV oder Textformat), klare Beispiele für die gewünschten Ausgaben und deinen Zielanwendungsfall bereit. Wenn du unsicher bist, kann ich dich bei der Formatierung anleiten.
Welche Modelle unterstützt du?
Ich fine-tune moderne Open-Source-Modelle bis zu 14B, darunter Qwen, Llama 3, Gemma, Mistral, Phi-4, IBM Granite und ausgewählte DeepSeek-Varianten.
Bietest du Full Fine-Tuning an?
Standardmäßig verwende ich effiziente LoRA/QLoRA-Methoden. Full Fine-Tuning oder größere Modelle erfordern ein individuelles Angebot.
Können Sie das Modell bereitstellen?
Ja. Premium-Pakete beinhalten Deployment-Anleitung oder API/Docker-Setup. Ich unterstütze auch private/offline Deployments.
Was zählt als Überarbeitung?
Eine Revision bedeutet einen zusätzlichen Training-Lauf mit gleicher Datensatzgröße und -umfang. Wesentliche Änderungen am Datensatz erfordern eine neue Bestellung.
Stellst du GPU-Rechenleistung bereit?
Ja, begrenzte GPU-Zeit ist pro Paket inklusive. Wenn zusätzliche Trainingsstunden benötigt werden, informiere ich dich vor dem Fortfahren.
Können Sie ein NDA unterzeichnen?
Ja, ich bin offen für NDA-Vereinbarungen für geschäftliche oder private Datensätze.
