Ik finetun LLMs met Lora, QLora en Hugging Face

LoRA is een parameter-efficiënte fine-tuning techniek die een groot taalmodel aanpast door een relatief klein aantal extra parameters te trainen in plaats van het hele model bij te werken. Dit vermindert aanzienlijk het GPU-geheugen en de trainingseisen.

QLoRA combineert quantization met LoRA zodat grote modellen kunnen worden gefinetuned met aanzienlijk minder GPU-geheugen, terwijl ze veel van hun oorspronkelijke capaciteit behouden. Het is vooral handig wanneer rekenbronnen beperkt zijn.

Ik kan werken met veel transformer-gebaseerde modellen die praktische fine-tuning ondersteunen via het Hugging Face-ecosysteem. Stuur me alsjeblieft het exacte model of je wensen voordat je bestelt, omdat hardware, architectuur, licenties en datasetgrootte de haalbaarheid kunnen beïnvloeden.

Ja, waar het geselecteerde model, hardware, licenties en projectvereisten het toelaten. Ik adviseer je over de modelgrootte en fine-tuning strategie op basis van jouw taak en beschikbare rekenkracht.

Ja. Fine-tuning vereist geschikt trainingsdata. Als je dataset lichte herstructurering of formatting nodig heeft, kan dat worden meegenomen afhankelijk van het pakket.

Het hangt af van de taak en de kwaliteit van de voorbeelden. Een kleine, hoogwaardige dataset kan soms beter presteren dan een veel grotere, ruisige dataset. Ik evalueer de dataset voorafgaand aan de training en adviseer of deze geschikt is.

Geen enkele verantwoordelijke AI-engineer zou dat kunnen garanderen voordat het getest is. Prestaties hangen af van het basismodel, de kwaliteit van de dataset, de datasetgrootte, de trainingsconfiguratie, de evaluatiemethode en de taak. Daarom is evaluatie onderdeel van mijn workflow.

Ze lossen verschillende problemen op. RAG is meestal geschikt wanneer het model toegang nodig heeft tot veranderlijke of privé kennis. Fine-tuning is handig wanneer je het gedrag van het model wilt aanpassen, domeinadaptatie, stijl, terminologie, outputformaat of taakprestaties. Sommige systemen profiteren van beide.

Ja. Het Premium pakket kan een inference API, Docker-configuratie, implementatiedocumentatie en integratie begeleiding bevatten. Cloud infrastructuur en GPU hosting kosten zijn apart.

Alle significante kosten voor third-party GPU, API, opslag of hosting worden door de klant betaald, tenzij expliciet inbegrepen in het maatwerk aanbod. Ik bespreek de verwachte rekenvereisten voorafgaand aan de training.