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Ich werde LLm-Modelle, GPT, Llama und DeepSeek auf benutzerdefinierten Daten feinabstimmen
Brücke zwischen Entwicklung und AI-Automatisierung für reibungslose digitale Abläufe
Hi! Ich bin Sabiha, eine Full-Stack-Entwicklerin und AI-Automatisierungsspezialistin, die leistungsstarke, skalierbare Lösungen liefert.
Mein Stack umfasst Laravel, PHP, MySQL, React.js, Python, jQue...
Über diesen Service
Generische KI-Modelle liefern generische Antworten. Feinabstimmung ändert das.
Ich passe LLm-Modelle wie GPT, Llama, DeepSeek und andere Open-Source-Modelle auf DEINE Daten an, damit das Modell dein Fachgebiet, deinen Tonfall und Edge Cases wirklich versteht. Das geht über Prompting oder RAG hinaus: Die tatsächlichen Gewichte des Modells werden anhand deiner Beispiele trainiert, was dir konsistentere, genauere und spezialisierte Ausgaben in großem Maßstab ermöglicht.
WANN FEINABSTIMMUNG PROMPTING ODER RAG ÜBERTRIFFT:
- Du brauchst einen einheitlichen Ton oder ein einheitliches Format bei Tausenden von Ausgaben
- Dein Fachgebiet hat spezielles Vokabular, das allgemeine Modelle übersehen
- Du willst schnellere, günstigere Inferenz (ein feinabgestimmtes kleines Modell schlägt das Prompting eines großen)
- Du hast Beispiel-Daten, die genau zeigen, wie "gut" aussieht
WAS DU BEKOMMST:
Komplette Datenvorbereitung aus deinen Rohdaten
Feinabstimmung über Hugging Face, LoRA/PEFT oder OpenAI Fine-Tuning API
Evaluationsbericht, der feinabgestimmtes und Basismodell vergleicht
Bereitstellungshinweise (API, Hugging Face oder selbst gehostet)
Saubere Dokumentation des Trainingsprozesses
Schreib mir vor der Bestellung eine Nachricht mit deinem Anwendungsfall und der Dataset-Größe. Ich empfehle das passende Modell und Paket.
Programmiersprache:
Python
•
JavaScript
•
PHP
•
TypeScript
Datentyp:
Text
•
Tabellarische Daten
KI-Engine:
GPT
•
Gemini
•
DeepSeek
•
Llama
•
Langchain
•
Grok
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was ist der Unterschied zwischen Feinabstimmung und RAG?
RAG ruft relevante Infos bei der Abfrage ab und gibt sie dem Modell als Kontext. Feinabstimmung trainiert die Gewichte des Modells anhand deiner Beispiele, sodass es Muster, Tonfall und Verhalten internalisiert – besser für Konsistenz und Stil, nicht für das Einfügen großer Mengen an aktuellen Fakten.
Welche Daten muss ich angeben?
Idealerweise zeigst du Beispielpaare für Input/Output, die demonstrieren, was du vom Modell erwartest. Wenn du nur Rohdaten hast, kann ich beim Strukturieren helfen – schreib mir vorher, um den Umfang zu klären.
Wie viel Daten brauche ich für gute Ergebnisse?
Das hängt von der Aufgabe ab, aber 200+ qualitativ hochwertige Beispiele sind ein guter Anfang, mit Ergebnissen, die sich meist bei 1000+ verbessern. Ich kann dir Ratschläge geben, sobald ich eine Muster deiner Daten sehe.
Übernimmst du Hosting oder Deployment nach dem Training?
Standard und Premium beinhalten Deployment-Hinweise (API-Endpunkt oder Hugging Face Hosting). Laufende Hosting-Kosten sind separat und hängen von der gewählten Plattform ab.
Wie unterscheidet sich das von deinem RAG-Chatbot-Gig?
RAG ruft deine Dokumente in Echtzeit ab und referenziert sie – ideal für Q&A über eine Wissensdatenbank. Dieses Gig trainiert das Modell anhand deiner Beispiele – ideal für konsistenten Ton, Klassifikation oder spezielles Verhalten in großem Maßstab. Schreib mir, wenn du unsicher bist, was besser passt.
