Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik rol lokale llms en vlms uit, finetune ze en optimaliseer ze
Akash Bhansali
Over deze dienst
Automatische vertaling
High-Performance AI, geoptimaliseerd voor jouw infrastructuur
Wil je krachtige open-source modellen draaien zonder dat je bankrekening eraan gaat? Ik ben gespecialiseerd in het sneller, lichter en slimmer maken van Large Language Models (LLMs) en Vision-Language Models (VLMs).
️ Wat ik doe:
- Custom Fine-Tuning: Modellen (Llama, Mistral, Qwen, Phi) aanpassen aan jouw specifieke dataset met geavanceerde technieken zoals LoRA/QLoRA (PEFT).
- Quantization: Modelgrootte verkleinen (GGUF, AWQ, EXL2) zodat ze efficiënt draaien op consumentenhardware of kleinere cloud-instances zonder in te leveren op nauwkeurigheid.
- Inference Optimalisatie: Ultra-snelle inference frameworks (vLLM, TensorRT-LLM, Ollama) opzetten voor maximale doorvoer.
Waarom voor mij kiezen?
- End-to-End expertise: Van ruwe dataset voorbereiding tot productieklare deployment.
- Kostenbewust: Gericht op het verminderen van je VRAM-footprint en compute-kosten.
- Schoon, gedocumenteerd code: Volledige levering met deployment scripts.
Maak kennis met Akash Bhansali
Akash Bhansali
Whatever it Takes
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjan 2021
- Gem. reactietijd5 uur
- Laatste levering2 jaar
Talen
Engels, Hindi, Duits
Hi, I'm Akash, an AI & Robotics Engineer specializing in bridging the gap between simulation and real-world deployment. With an M.Sc. in AI & Robotics, I build high-performance pipelines.
What I do:
🔹 Physical AI: Sim2Real & Real2Sim Robotics, MuJoCo, Isaac Sim/Lab, ROS, VLA and control workflows.
🔹 Applied ML & Vision: Real-time tracking (SAM2), detection, tracking, ViTs, etc.
🔹 LLM/VLM Systems: Fine-tuning (LoRA), optimization, quantization, and intelligent agents.
🔹 Research & Implementation
📩 Message me today to discuss your project requirements before placing an order!
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke modellen werk je?
Ik werk met alle grote open-source LLMs en VLMs, waaronder Llama 3, Mistral, Qwen, Phi-3 en Llava, via frameworks zoals Hugging Face, PyTorch en DeepSpeed.
Moet ik de dataset aanleveren voor fine-tuning?
Ja, bij voorkeur een schoon dataset in JSON/CSV-formaat. Als je hulp nodig hebt met dataset formatting of preprocessing, kunnen we dat opnemen in de scope van het project.
Wat is kwantisatie en vermindert het de prestaties?
Kwantisatie comprimeert modelgewichten van hoge precisie naar lagere precisie (bijvoorbeeld 32‑bit → 8‑bit), waardoor het geheugenverbruik afneemt. Wanneer het zorgvuldig wordt uitgevoerd, is de impact op de prestaties minimaal en verbetert de inferentiesnelheid vaak.
Bied je parameter-efficiënte fijn afstemming (LoRA/QLoRA)?
Ja! PEFT-methoden bevriezen de meeste parameters en stemmen alleen kleine adapters af, waardoor de rekenvereisten verminderen en toch sterke resultaten worden geleverd.
Hoe ga je om met data privacy?
Jouw data blijft vertrouwelijk. Ik onderteken een NDA indien nodig en gebruik jouw datasets alleen voor training en evaluatie.
Wie bezit het fijn afgestemde model?
Jij behoudt alle rechten op de fijn afgestemde gewichten, adapters en gekwantiseerde modellen. Ik verkoop of hergebruik jouw aangepaste model niet.
