Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik stem je open source llm fijn af met behulp van lora qlora en Hugging Face
Bachelor in Mathematics en Computing
Ik ben een bachelor in Mathematics en Computing met praktische ervaring in full-stack webontwikkeling, data science en AI/ML. Ik specialiseer me in het bouwen van responsieve applicaties met React en ...
Over deze dienst
Ik help je bij het fijn afstemmen en evalueren van compatibele open-source language models met Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, LoRA en QLoRA.
Mijn service kan onder meer dataset cleaning en formatting, instructie-data voorbereiding, model fine-tuning, trainingsconfiguratie, evaluatie, vergelijking tussen basis- en fijn afgestelde modellen, inference scripts en basis deployment ondersteuning omvatten.
Ik richt me op praktische en meetbare resultaten in plaats van onrealistische garanties over nauwkeurigheid. Voordat ik grotere projecten start, controleer ik eerst de modelgrootte, datasetkwaliteit, hardwarevereisten en verwachte opleveringen.
Ik kan werken met compatibele open-source modelfamilies zoals Llama, DeepSeek, Qwen, Mistral, BERT en RoBERTa, afhankelijk van jouw use case.
Neem contact met me op voordat je bestelt als je project een groot model, grote dataset of aangepaste deployment vereisten heeft.
Programmeertaal:
Python
•
JavaScript
•
C++
•
Pytorch
•
TypeScript
Datatype:
Tekst
•
Afbeeldingen
•
Multimodal
AI engine:
GPT
•
Gemini
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
MPT
•
Falcon
•
PyTorch
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je elke LLM fine-tunen?
Ik kan compatibele open-source modellen fijn afstemmen, afhankelijk van de modelarchitectuur, licentie, datasetgrootte, hardwarevereisten en projectdoelen. Neem contact met me op voordat je bestelt als je niet zeker weet welk model je moet gebruiken.
Kan ik een specifieke nauwkeurigheid garanderen?
Nee. Resultaten hangen sterk af van de kwaliteit en hoeveelheid van de dataset, het model en de taak. Ik bied meetbare evaluaties in plaats van onrealistische garanties.
Welke fine-tuning methoden gebruik je?
Ik werk vooral met parameter-efficiënte fine-tuning methoden zoals LoRA en QLoRA met Python, PyTorch, Hugging Face Transformers en PEFT.
Kun je mijn dataset voorbereiden voor finetuning?
Ja. Ik kan je dataset schoonmaken, structureren, formatteren en splitsen in geschikte trainings- en validatieformaten zoals JSON of JSONL.
Met welke modellen kan ik werken?
Ik kan werken met compatibele modellen zoals Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek, BERT en RoBERTa, afhankelijk van je use case en beschikbare resources.
Kun je het gefinetunede model implementeren?
Basis deployment of demo integratie kan worden inbegrepen in het Premium pakket. Complexere productie deployment vereisten moeten vooraf worden besproken.
Kun je het fijn afgestelde model evalueren?
Ja. Standaard en Premium pakketten kunnen model evaluatie en een vergelijking tussen het originele model en de fijn afgestelde versie omvatten.
Wat heb je van mij nodig voordat je begint?
Geef je use case, je voorkeur voor een model indien je die hebt, dataset of datasetbeschrijving, verwachte output formaat en eventuele deployment of evaluatie vereisten door.
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Ja, vooral voor grote datasets, grotere modellen, aangepaste trainingsvereisten of deployment werk. Dit helpt om de haalbaarheid, compute vereisten en het juiste pakket te bevestigen voordat het project begint.
