سأقوم بعمل الضبط الدقيق (Fine-Tuning) لنموذج لغة كبير (مثل Llama 3 أو Mistral أو Falcon) على مجموعة بياناتك الخاصة باستخدام تقنيات LoRA / PEFT لتحقيق أداء عالٍ مع استهلاك منخفض للذاكرة.

الخدمة الأساسية تشمل:
-إجراء Fine-Tuning لنموذج لغة كبير مفتوح المصدر (مثل Llama 3 أو Mistral أو Falcon) بحجم حتى 7B parameters باستخدام تقنية LoRA / PEFT.
-استخدام Dataset خاصة بالعميل بحجم أقصى 1000 مثال تدريبي (instruction / input-output pairs).
-تنفيذ التدريب بعدد 3 epochs باستخدام إعدادات محسّنة لتحقيق أفضل توازن بين الأداء واستهلاك الموارد.
-تجهيز Dataset وتحويلها إلى الصيغة المناسبة للتدريب (JSON / JSONL).

تسليم الملفات التالية:
-ملفات LoRA Adapter النهائية
-كود التشغيل والاستدلال (Inference script)
-ملف إعدادات التدريب (config file)
-شرح لطريقة تشغيل النموذج

1- Fine-Tuning باستخدام LoRA لتقليل استهلاك VRAM
2- دعم Dataset حتى 1000 مثال
3- تحسين أداء النموذج لمهمة محددة
4- إعداد كامل باستخدام HuggingFace و PEFT
5- اختبار النموذج قبل التسليم
6- كود جاهز لتشغيل النموذج
7- تنظيم Dataset بالشكل الصحيح

عند الانتهاء ستحصل على:
ملفات LoRA Adapter النهائية
كود تشغيل النموذج (Inference script)
ملف إعدادات التدريب (config file)
Dataset بعد تحويلها للصيغة الصحيحة
مثال عملي لتشغيل النموذج
شرح بسيط لطريقة الاستخدام والتشغيل