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Ich werde benutzerdefinierte LLMs wie Llama auf deine privaten Daten feinabstimmen
Zubair
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Verlass dich nicht mehr auf generische KI. Lass uns eine KI bauen, die DEIN Geschäft kennt.
Standardmodelle kennen deine proprietären Daten, deinen Marken-Ton oder Branchenjargon nicht. Hier kommt das Feinabstimmen von Custom LLMs ins Spiel.
Hallo, ich bin Muhammad Zubair, Software- und KI-Ingenieur. Ich bin der Gründer und Entwickler von Khatta-ka-LLM, dem weltweit ersten KI-Sprachmodell, das speziell für den Khattak-Dialekt des Pashto feinabgestimmt wurde.
Eine KI einen neuen indigenen Dialekt beizubringen, erfordert Spitzenwissen in NLP, Tokenisierung und parameter-effizientem Feinabstimmen (PEFT). Ich bringe genau dieses Engineering in deine privaten Daten ein.
Mein Ansatz:
- Unsloth & LoRA: Ich trainiere Modelle (Llama 3, Mistral) doppelt so schnell mit 70% weniger VRAM und spare dir enorme Rechenkosten.
- Datenformatierung: Ich bereinige deine CSV/JSON-Daten in strukturierte Anweisungs-/Antwortpaare (Alpaca-Format).
- Hugging Face: Direkter Upload des trainierten Modells auf deinen HF-Hub.
Der DevOps-Vorteil (Premium):
Die meisten KI-Entwickler liefern dir nur eine Datei. Als Cloud DevOps Engineer containerisiere ich deine KI (Docker) und setze sie sicher bei AWS mit einem FastAPI-Endpunkt ein, damit deine Apps sie tatsächlich nutzen können.
Schreib mir vor der Bestellung, um dein Dataset zu besprechen!
Lerne Zubair kennen
Zubair
Software Engineer , DevOps Architect , AI Infrastructure
- AusPakistan
- Mitglied seitSept. 2022
- Letzte Lieferung1 Jahr
Sprachen
Urdu, Englisch
Hi, I’m Muhammad Zubair — a Software Engineer, DevOps Architect, and Founder of SchoolSMS. I also engineered Khatta-ka-LLM, the world's first AI language model for the Khattak dialect.
I bridge software engineering, bleeding-edge AI, and enterprise cloud systems. Whether you need custom software, Agentic AI (LangGraph/Python), or production-ready cloud architectures (AWS, Kubernetes, OpenShift, Terraform), I build for security, high availability, and scale.
Ready to turn your technical vision into reality? Send me a message today!
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FAQ
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Was ist der Unterschied zwischen Feinabstimmung und RAG?
RAG gibt der KI eine Datenbank, in der sie nach Fakten suchen kann. Feinabstimmung verändert tatsächlich das "Gehirn" der KI, sodass sie einen bestimmten Ton, ein Format, eine Sprache oder einen Stil lernt (wie ich es mit dem Khattak-Dialekt gemacht habe). Oft verwenden die besten Unternehmenssysteme beides!
In welchem Format müssen meine Daten vorliegen?
Idealerweise sollten deine Daten in einer CSV- oder JSONL-Datei vorliegen, die als Prompt/Response-Paare (Anweisung und Ausgabe) strukturiert sind. Wenn deine Daten Rohtext sind, schreib mir bitte zuerst, damit wir das Format besprechen können.
Sind meine privaten Geschäftsdaten sicher?
Absolut. Im Gegensatz dazu, deine privaten Daten an die öffentliche ChatGPT-API von OpenAI zu schicken, bedeutet das Feinabstimmen eines Open-Source-Modells (wie Llama 3), dass DU das Modell und die Daten besitzt. Es bleibt 100% privat.
Warum benutzt du Unsloth für das Training?
Unsloth ist ein hochmodernes Framework, das das Feinabstimmen von LLMs doppelt so schnell macht und 70% weniger Speicher verbraucht, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Das spart dir während der Trainingsphase erhebliche Kosten bei Cloud-GPU.
Kannst du das Modell nach dem Training deployen?
Ja! Ich bin Cloud DevOps Engineer. Wenn du das Premium-Paket wählst, werde ich dein Modell in einen FastAPI-Endpunkt einwickeln, mit Docker containerisieren und bei AWS, RunPod oder deinem bevorzugten Cloud-Anbieter deployen.
