Ik stem llama 3 of mistral fijn af op jouw data met lora en qlora

Wil je open-source LLMs zoals LLaMA 3, Mistral of Qwen afstemmen op jouw bedrijfsdata?

Ik specialiseer me in parameter-efficiënt fine-tuning (PEFT) met de nieuwste LoRA en 4-bits QLoRA, aangedreven door Hugging Face TRL en PyTorch. Train enorme modellen op consumer- of cloud-GPU’s zonder verlies van nauwkeurigheid!

Wat ik bied:

Aangepaste datasetvoorbereiding: schonen, tokenizen en formatteren van ruwe data naar JSONL-instructieprompts.

4-bits QLoRA & LoRA-tuning: NF4-quantisatie en paged-optimizers voor geheugen-efficiënte training.

Ondersteuning voor meerdere modellen: Meta LLaMA 3 / 3.2, Mistral 7B, Qwen 2.5, DeepSeek en Gemma.

Interactieve Web UI: een op maat gemaakte Streamlit-dashboard om data te inspecteren, verlies-curves te bekijken en prompts te testen.

Samenvoegen & Dienen: fuseer LoRA-Adapters tot standalone gewichten klaar voor Ollama, vLLM of HF Hub.

Productie-klaar: volledige inference-scripts, documentatie en foutafhandeling.

Tech stack:

PyTorch | Hugging Face TRL | PEFT LoRA | bitsandbytes | Streamlit | vLLM | Ollama

Stuur aub een bericht voordat je bestelt, zodat we de beste modelarchitectuur voor jouw data kunnen bespreken!