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Ich stimme Llama oder Qwen LLMs mit LoRA auf deinem Datensatz fein ab
KI-Ingenieur, RAG-Systeme, LLM-Feinabstimmung, LangChain Python
Ich entwickle produktionsreife KI-Systeme — RAG-Chatbots, feinabgestimmte
LLMs und intelligente Python-Anwendungen.
Mein aktueller Arbeitsstand:
→ FinSight Pakistan: Hybrides Such-RAG-System über 91...
Über diesen Service
Passe ein open-weight LLM mit benutzerdefiniertem LoRA Fine-Tuning in Python und Hugging Face an deine Aufgabe an. Ich arbeite mit Llama, Qwen, Mistral, Gemma und Phi, je nach Modellkompatibilität und GPU-Ressourcen.
Anwendungsfälle sind unter anderem Instruction Following, Zusammenfassung, Klassifikation und domänenspezifische Antworten.
Wähle dein Paket:
- Basic: überwachte Feinabstimmung mit LoRA an bis zu 1.000 vorbereiteten Beispielen; Adapter und Quellcode.
- - Standard: SFT an bis zu 5.000 Beispielen, Dataset-Vorbereitung und Evaluationsmetriken.
- - Premium: SFT plus DPO-Ausrichtung, Model-Card und Hugging Face Deployment für den vereinbarten Umfang.
Mein EdgeAlign-Projekt verwendete SFT und DPO auf Qwen3-0.6B mit LoRA. Die Ergebnisse hängen vom Dataset und der Aufgabe ab; Verbesserungen werden im Vergleich zu einer Basislinie bewertet.
Vor der Bestellung sende eine Datenprobe, Anzahl der Beispiele, Aufgabenbeschreibung, bevorzugtes Modell und GPU-Details. DPO benötigt geeignete Präferenzdaten. Wir bestätigen Modellgröße, Trainingsumfang, Evaluierung sowie Kosten für Rechenleistung oder Hosting, bevor die Arbeit beginnt.
Programmiersprache:
Python
Datentyp:
Text
•
Tabellarische Daten
KI-Engine:
Llama
•
Falcon
•
Langchain
•
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FAQ
Automatische Übersetzung
In welchem Format muss mein Datensatz vorliegen?
Idealerweise JSONL mit Feldern für instruction/input/output oder CSV. Ich kann dir helfen, Rohdaten bei Bedarf in die richtige Struktur umzuwandeln – schick mir einfach eine Beispieldatei.
Was, wenn mein Dataset klein ist (unter 500 Samples)?
Kleine Datasets sind für LoRA-Feinabstimmung völlig in Ordnung. Schreib mir mit deiner Sample-Anzahl, und ich berate dich gern bei der besten Vorgehensweise.
Werde ich das fine-tuned Modell besitzen?
Ja – du erhältst das volle Eigentum an den LoRA-Adaptern und dem gesamten Code. Das Premium-Paket beinhaltet das Deployment auf deinem eigenen HuggingFace-Account.
Kannst du GPT-4 oder Claude feinabstimmen?
Nein – diese Modelle sind Closed-Source und können so nicht feinabgestimmt werden. Ich arbeite mit Open-Source-Modellen auf HuggingFace (LLaMA, Qwen, Mistral, Gemma, Phi usw.).
Welche Bewertungsmetriken bietest du an?
BLEU-Score, BERTScore, Trainings- und Validierungsverlustkurven sowie Vergleich der Beispielausgaben gegen die Baseline. Das Premium-Paket beinhaltet eine vollständige Ablationsstudie.
