Ik fine-tune LLM-modellen met LoRA en PEFT


Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je een Large Language Model (LLM) finetunen op je eigen dataset voor een specifieke zakelijke behoefte?
Ik ben gespecialiseerd in parameter-efficiënt finetunen (PEFT) met behulp van LoRA en QLoRA, waardoor je krachtige open-source modellen zoals Llama, Mistral en TinyLlama kunt aanpassen zonder dure enterprise hardware.
Wat ik aanbied:
- Finetunen op je eigen dataset (tekst, Q&A, domeinspecifieke data)
- Technieken: LoRA, PEFT, 4-bit kwantisatie
- Modellen: Llama 3, Mistral 7B, TinyLlama en meer
- Volledige evaluatie met verliescurves en nauwkeurigheidsmetingen
- Levering van het getrainde model + inference code
Waarom voor mij kiezen?
- Ik heb praktische ervaring met het finetunen van TinyLlama op beveiligingsdata met LoRA en PEFT
- Ik bouw full-stack AI-toepassingen met Python, FastAPI en Hugging Face
- Ik focus op schone code, duidelijke communicatie en op tijd leveren
Mijn tech stack: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, BitsAndBytes, LangChain.
Of je nu een chatbot voor interne documenten nodig hebt, een domeinspecifieke assistent, of een aangepaste AI-model voor je startup, ik kan helpen. Laten we je project bespreken!
Maak kennis met Aikaksh Routela
AI ML Engineer and RAG Specialist
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindssep 2026
Talen
Engels, Hindi, Bengaals
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat moet ik aanleveren?
Je dataset (CSV, JSON of tekstbestanden) en een beschrijving van je doel.
Hoe lang duurt fine-tuning?
Meestal 5–14 dagen, afhankelijk van de datasetgrootte en modelkeuze.
Word ik eigenaar van het fine-tuned model?
Ja, je krijgt volledige eigendom van het getrainde model en alle opleveringen.
Wat als ik geen dataset heb?
Ik kan je helpen je data voor te bereiden en te formatteren voor finetunen. Neem contact op voor een aangepaste offerte.

