Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik stem je open source llm af op je dataset
prashant chavan
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je een open-source LLM dat je taak consistenter volgt? Ik stem compatibele Llama, Qwen, Mistral en andere open-weight modellen af op je dataset met LoRA of QLoRA. Ik vergelijk het getunede model met het originele op hold-out voorbeelden.
Geschikte toepassingen: gestructureerde output, classificatie, extractie, domeinstijl en herhaalbare instructies. Voor feiten die vaak veranderen, kan ik adviseren of RAG een betere optie is.
Afhankelijk van je pakket lever ik:
Dataset review, formatting en een train/test splitsing
Een overeengekomen model en scope van de training workflow
Evaluatie van base versus getuned met een duidelijk resultatenrapport
Adaptergewichten, training- en inferencecode, en setup-notities
Een API-deployment met Premium
Voor je bestelt, stuur je je taak, een datasample, je voorkeursmodel en 5 ideale input-output voorbeelden. Ik bevestig de haalbaarheid, modellicentie, hardwarebehoeften en scope. GPU- en hostingkosten zijn apart. Resultaten hangen af van datakwaliteit en worden gemeten, niet gegarandeerd.
Maak kennis met prashant chavan
prashant chavan
AI Engineer , RAG Chatbots, AI Agents , LLM Fine Tuning
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsjul 2023
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels
I build practical AI solutions that help businesses automate customer support, qualify leads, and find accurate answers from their data.
I develop RAG chatbots using PDFs, websites, knowledge bases, and databases, plus AI agents and workflow automation with Python, LangChain, LangGraph, vector databases, and leading LLMs.
My focus is reliable answers, source citations, clean integrations, and clear handover. Projects can include source code, documentation, deployment support, and a recorded walkthrough.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je elk open-source LLM afstemmen?
Ik kan beoordelen of Llama, Qwen, Mistral en andere compatibele open-weight modellen geschikt zijn. De aanpak hangt af van de licentie, architectuur, hardwarebehoeften en je data. De genoemde pakketten dekken één tekstmodel tot ongeveer 8B parameters; grotere of ongebruikelijke modellen krijgen een offerte op maat.
Wat heb je van me nodig?
Een taakomschrijving, een representatief datasample, het doelmodel indien je dat hebt, en 5 voorbeelden van ideaal input en output. Laat ook voorbeelden zien waar het huidige model faalt.
Leert dit model de actuele feiten uit mijn documenten?
Fine-tuning werkt het beste voor herhaalbaar gedrag, formaat, stijl, classificatie of extractie. Als de feiten regelmatig veranderen, kan retrieval uit je huidige documenten geschikter zijn. Ik adviseer na het bekijken van de taak.
Hoe bewijs je verbetering?
Ik vergelijk het base en getunede model op voorbeelden die niet in de training zaten. Het rapport bevat de testgrootte, taak-geschikte metrics, voorbeeldoutputs en beperkingen. Ik beloof geen vaste accuratesseverbetering.
Welke bestanden krijg ik in eigendom?
Je ontvangt de afgesproken adaptergewichten, training/inference code en overdrachtsmateriaal. Gebruik van het base model blijft onder de licentie. Elke deployment wordt opgezet in een afgesproken omgeving onder jouw controle.
Zijn GPU- en hostingkosten inbegrepen?
Nee. Ik schat deze kosten vooraf op basis van het model, datavolume en deploymentdoel. Jij betaalt deze providers rechtstreeks via je account.
Kan ik het getunede model deployen?
Ja. Premium omvat één scoped API-endpoint. Stuur je voorkeur voor cloud of server details vóór het bestellen, zodat ik de compatibiliteit en doorlopende kosten kan bevestigen.
