Ik stem llama3 of llm fijn af voor jouw aangepaste AI-toepassing

Wil je dat een open-source LLM in de stem van jouw merk spreekt of zeer specifieke taken uitvoert? Algemene modellen schieten vaak tekort, maar precisie fine-tuning overbrugt die kloof.

Ik bied hooggeoptimaliseerde, lokaal verwerkte LLM fine-tuning. Of je nu een lichte adapter nodig hebt of diepe gewichtsaanpassingen, ik bied de exacte trainingsmethodologie die jouw project vereist.

Trainingsmethoden:

• QLoRA (4-bit): Efficiënte training met een verminderd geheugenverbruik.
• LoRA: Snelle, gerichte parameterafstemming voor draagbare adaptergewichten.
• Full Fine-Tuning: Volledige wijziging van de basisgewichten voor diepe domeinverschuivingen.

Waarom voor deze service kiezen?

• 100% gegevensprivacy: Verwerking gebeurt lokaal op mijn machine. Jouw data raakt nooit publieke cloud-API's aan.
• Unsloth mastery: Ik gebruik Unsloth voor aanzienlijk snellere training en VRAM-efficiëntie zonder in te boeten aan nauwkeurigheid.

Ondersteunde modellen (tot 8B/9B):

• Llama 3 / 3.1
• Mistral
• Qwen 2 / 2.5
• Gemma 2
• Elk open-weight model tot 9B parameters

Wat je ontvangt:

• Getrainde LoRA adapters
• Volledig samengevoegd model in GGUF (voor Ollama/LM Studio) of Safetensors
• Korte rapportage over training loss en prestaties

Stuur me alsjeblieft een bericht voordat je bestelt, zodat we je dataset kunnen bekijken!