Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw machine learning modellen en llms voor jouw data
AI-ontwikkelaar, Full Stack Developer, AI-integraties, RAG, LLM, ML, AI Agent
Ik bouw productieklare AI-systemen en schaalbare webapplicaties. Met meer dan 10 jaar ervaring in het leiden van een technisch team help ik bedrijven om verder te gaan dan de "chatbot"-fase en profess...
Over deze dienst
Als GPT-4 jouw branche, terminologie of specifieke data niet kent, zal het hallucineren. Fine-tuning lost dat op. Ik train en pas LLMS en ML modellen aan op JOUW data zodat ze precies denken, reageren en classificeren zoals jouw bedrijf vereist.
Van voorspellende analytics tot aangepaste NLP-classifiers tot fine-tuned Llama, ik verzorg de volledige ML-pipeline: data voorbereiding, training, evaluatie en deployment.
WAAROM KLANTEN MIJ KIEZEN:
Ik pas aan op JOUW data, niet op generieke sjablonen
Volledige pipeline: data voorbereiding, training, deployment
Strenge evaluatie met echte metrics vóór levering
Jij hebt volledig eigendom van de modelgewichten
WAT IK BOUW:
Fine-tuned LLMS: Llama 3, Mistral, GPT (LoRA/QLoRA)
Aangepaste NLP: classificatie, NER, samenvatting
Sentimentanalyse & tekstclassificatie pipelines
Voorspellende analytics & forecasting modellen
Aanbevelingssystemen
Computer vision: beeldclassificatie & detectie
Anomalie detectie voor fraude & zakelijke toepassingen
ML pipelines met geautomatiseerde retraining
VOLLEDIGE ML-LEVERING
Data preprocessing & feature engineering
Modeltraining op jouw dataset (GPU cloud)
Evaluatie: nauwkeurigheid, F1, BLEU, ROUGE metrics
API deployment via FastAPI of HuggingFace Spaces Model monitoring
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke data moet ik aanleveren voor fine-tuning?
Voor LLM fine-tuning heb je een dataset nodig met input-output paren die relevant zijn voor jouw taak — bijvoorbeeld vraag-antwoord paren, instructie-reactie paren, of tekstclassificatie voorbeelden. Minimaal aanbevolen: 500–1.000 voorbeelden voor basis fine-tuning, 5.000+ voor sterke prestaties. Ik help je graag met structureren.
Wat is LoRA/QLoRA en waarom is het belangrijk?
LoRA (Low-Rank Adaptation) en QLoRA (Quantized LoRA) zijn efficiënte fine-tuning technieken die een groot pre-trained model aanpassen aan jouw data met een fractie van de rekenkracht en kosten van volledige fine-tuning. QLoRA maakt het mogelijk om 7B–70B parameter modellen te fine-tunen op consumentengpu's of cloud-GPU's tegen lage kosten.
Welke basis model moet ik kiezen?
Llama 3 (8B of 70B) is de beste open-source keuze voor de meeste taken — sterke prestaties, volledig open gewichten, geen licentiekosten. Mistral 7B is uitstekend voor lagere rekenbudgetten. GPT fine-tuning via OpenAI API is beschikbaar voor eenvoudigere classificatietaken. Ik adviseer het juiste model na beoordeling.
Eigendom van de fine-tuned modelgewichten?
Ja — 100%. Ik lever de modelgewichten, trainingsscripts en evaluatieresultaten. Het model is volledig jouw eigendom om te deployen, aanpassen of distribueren zoals jij wilt.
Hoe beoordeel je of het model goed is?
Voor levering voer ik strenge evaluaties uit met standaard metrics: nauwkeurigheid en F1 voor classificatie, BLEU/ROUGE voor generatietaken, en aangepaste benchmarks gebaseerd op voorbeelden uit jouw data. Je ontvangt een volledig evaluatierapport bij de levering.
Kan het model later worden bijgewerkt met nieuwe data?
Ja — ik bouw de training pipeline zodat je het model kunt hertrainen of verder fine-tunen naarmate je data groeit. Premium bevat automatische retraining setup met monitoring voor model drift.
