Zinn Hub
0
Kosara
0

Áttekintés

Főbb részletek erről a szolgáltatásról, hogy segítsen a döntésben. A Zinn Hub generálta, nem az eladó.

MLOps lefedettség

Teljes életciklus
Adatfeldolgozást, modellképzést, értékelést, CI/CD-t és felhőalapú telepítést fed le GCP-n vagy Hugging Face-en – végponttól végpontig, nem csak modellezést.

Fő specializációk

CV, NLP, Előrejelzés, GenAI
Számítógépes látás, NLP, idősor-előrejelzés, prediktív modellezés és RAG/LangChain GenAI alkalmazások mind a hatókörön belül vannak.

Technológiai stack

Python, TensorFlow, MLflow, Docker, GCP
Teljes stack: TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP és Hugging Face.

Szállítási formátum

Gyártásra kész kód + dokumentumok
Forráskód, modellfájlok és írásos dokumentáció projekt alapon szállítva. A vevő megtartja a kód és a modellek teljes tulajdonjogát.

Amit kapni fog

Formátumok:
Egyedi kód
Szállítási mód:
Rendeléskezelő
Videó típusa: Előzetes értékesítés
Megjegyzések: Tiszta, professzionális és jól dokumentált kódot írok Önnek.

Teljes leírás

Teljes, gyártásra kész gépi tanulási rendszereket építek és telepítek, amelyek valós üzleti problémákat oldanak meg – nem csak prototípusokat, amelyek egy jegyzetfüzetben porosodnak.

15éves szakmai tapasztalattal, mint kreatív vezető, mielőtt áttértem a gépi tanulási mérnöki területre, olyat hozok, amit a legtöbb ML mérnök nem: stratégiai, üzleti-első perspektívát. Nem csak modelleket építek – megértem, miért van rájuk szüksége, és mit kell elérniük kereskedelmi szempontból. Ez azt jelenti, hogy minden általam szállított rendszer az Ön tényleges működési céljait szem előtt tartva készül, nem csak a technikai pontossági mutatókat.

Szakértelmem az MLOps teljes életciklusát lefedi. Mindent kezelek a nyers adatmérnökségtől és a jellemzők kinyerésétől a modellképzésen, értékelésen át a teljes CI/CD telepítésig a Google Cloud Platformon vagy a Hugging Face-en. Nem kell külön embereket felvenned az adat-előkészítéshez, modellezéshez és telepítéshez – én szállítom a teljes pipeline-t.

Fő szakterületeim közé tartozik az üzleti eredmények előrejelzésére szolgáló prediktív modellezés, a számítógépes látás és mélytanulás konvolúciós neurális hálózatok használatával, a természetes nyelvi feldolgozás szövegelemzéshez és nyelvi megértéshez, az idősoros előrejelzés a kereslet tervezéséhez és az operatív előrejelzéshez, valamint a GenAI alkalmazások, beleértve a RAG pipeline-okat és a LangChain integrációkat.

Az általam épített és telepített valós projektek közé tartozik egy anomáliaészlelő rendszer, amely autoenkódereket és mel spektrogramokat használ prediktív karbantartáshoz (rövidlistára került az ITEC Pekingben), egy végponttól végpontig tartó migrén előrejelző alkalmazás, amelyet a Hugging Face-en telepítettek, egy éttermi kereslet előrejelző modell a készletoptimalizáláshoz, egy CNN-alapú növénybetegség-osztályozó, amelyet a GCP-n telepítettek élő frontenddel, és egy AI-alapú házi feladat értékelő alkalmazás az oktatási szektor számára.

A technológiai stackem a Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy, MLflow, Docker, GitHub Actions, GCP és Hugging Face – minden, ami ahhoz kell, hogy egy koncepciót nyers adatokból élő, skálázható, telepített rendszerré alakítsak.

Ez a Zinn óradíjban van árazva. Kérem, rendelés előtt írjon nekem üzenetet, hogy felmérhessük a projektjét, megbecsülhessük a szükséges órákat, és megbizonyosodhassunk arról, hogy egyetértünk a teljesítendő feladatokban, mielőtt elkötelezi magát. Ezután egyszerűen válassza ki az órák számát mennyiségként a pénztárnál.

Alakítsuk át adatait egy működő, telepített megoldássá.

Zinner minőségi garancia

Ellenőrzött szakember
Minden Zinnert felülvizsgálunk és jóváhagyunk, mielőtt csatlakozna a platformhoz.
Minőségi munka garantált
Minden szolgáltatásunkat minőségbiztosítási kötelezettségvállalásunk támasztja alá.
Biztonságos fizetés
A kifizetés védett mindaddig, amíg Ön jóvá nem hagyja a leszállított munkát.

Csomagok összehasonlítása

FunkcióEgy óra5 órás blokk10 órás blokk
Szállítási idő2 nap7 nap10 nap
Felülvizsgálatok123
1 óra ML mérnöki idő
Projekttervezés vagy kódellenőrzés
Az eredmények vagy ajánlások írásos összefoglalása
Nyomon követő üzenet a következő lépésekkel
5 óra ML mérnöki idő
Adat-előfeldolgozás vagy jellemzők mérnöki munkája
Modell prototípus készítés vagy képzés
Forráskód kézbesítve
Folyamatos frissítések
Elvégzett munka írásos dokumentációja
10 óra ML mérnöki idő
Teljes körű folyamatfejlesztés
Modellképzés, értékelés és optimalizálás
Felhőalapú telepítés (GCP vagy Hugging Face)
Minden forráskód és dokumentáció
Szállítás utáni támogatási útmutató

Minták

Tekintse meg az eladó munkáinak példáit, amelyek ehhez a Zinnhez kapcsolódnak.

Portfólió

Példák az eladó munkájára, amely ehhez a Zinnhez kapcsolódik.

Végponttól végpontig tartó alkalmazás

Hangfeldolgozó végponttól végpontig tartó alkalmazás hajómotor-anomáliák észlelésére

Házi feladat értékelő AI alkalmazás

Házi feladat értékelő AI alkalmazás GCP-n futtatva és Gemini modelleket használva

Extra információk

Képességeim

Python:Igen
TensorFlow:Igen
Keras:Igen
Scikit-Learn:Igen
Mélytanulás:Igen
Prediktív analitika:Igen
RAG-folyamatok:Igen
LangChain:Igen
Prompt Engineering:Igen
Adat-előkészítés:Igen
Funkciótervezés:Igen
Pandák:Igen
NumPy:Igen
Statisztikai modellezés:Igen
GCP:Igen
MLflow:Igen
Docker:Igen
GitHub Actions (CI/CD):Igen
API fejlesztés és integráció:Igen
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia:Igen
GenAI és LLM-ek:Igen
Adattudomány:Igen
Cloud & MLOps:Igen

Szolgáltatás részletei

Szolgáltatás típusa
Standard
Zinner típusa
Szabadúszó
Elérhetőség
24/7
Eladó országa
Fülöp-szigetek
Elfogadott nyelvek
Angol
Filippínó (tagalog)
NDA elérhető
Igen
Kezelt projektek mérete
Bármilyen méret
Válaszidő
Azonos napon
Éves tapasztalat
10+

Gyakran Ismételt Kérdések

Mert minden ML projekt más. Meg kell értenem az adatait, az üzleti problémáját és a várható eredményeit, mielőtt pontos becslést adhatnék a szükséges órákról. Egy gyors egyeztetés biztosítja, hogy csak azért fizessen, amire valóban szüksége van, és hogy teljes mértékben egyetértésben legyünk, mielőtt bármilyen munka megkezdődik.

Minden csomag órák egy blokkját jelenti az óradíjamon. Kiválasztja a projektjéhez leginkább illő csomagot, és a mennyiségválasztóval megsokszorozhatja, ha több órára van szüksége. Például, ha 2x rendeli meg a Standard csomagot, akkor 10 órát kap. A pontos hatókörben és óraszámban a megrendelés előtt megegyezünk.

Ezt a hatókör-meghatározási fázisban fogjuk megvitatni. Ha egy projekt túlnő az eredeti becslésen, értesítem Önt, mielőtt bármilyen további órát dolgoznánk, így eldöntheti, hogyan tovább. Soha nem számolok fel olyan időért, amiben nem állapodtunk meg.

Igen. Meg kell adnia a projektjéhez szükséges adatkészletet vagy adatforrást. A hatókör-meghatározó beszélgetésünk során tanácsot adok az adatkövetelményekről, a formázásról és az esetlegesen szükséges előfeldolgozásról, mielőtt elkezdjük.

Az elsődleges stackem a Python TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas és NumPy könyvtárakkal. MLOps-hoz MLflow-t, Dockert, GitHub Actions-t használok, és Google Cloud Platformon vagy Hugging Face-en telepítek. Ha a projektedhez speciális keretrendszerre van szükség, jelezd a tervezés során.

Igen. A projekt során előállított összes forráskód, modell és dokumentáció átadásra kerül Önnek, és az Ön belátása szerint használhatja, módosíthatja és telepítheti.

Abszolút. Akár egy meglévő modell javítására, újratanítására vagy élesítésére van szüksége, ott tudom folytatni, ahol Ön vagy egy korábbi fejlesztő abbahagyta. Csak ossza meg, amije van a megbeszélésünk során.

Telepített projektjeim az egészségügy, a mezőgazdaság, az élelmiszeripar és italgyártás, az oktatás és az ipari karbantartás területét ölelik fel. Ennek ellenére a gépi tanulás elvei minden iparágban alkalmazhatók – ha van adata és üzleti problémája, tudok megoldást tervezni.

A Prémium csomag tartalmazza a szállítás utáni támogatási útmutatót. Az ezen túli folyamatos karbantartásról vagy felügyeletről külön megállapodást köthetünk a hatókör-meghatározási beszélgetésünk során.

Ez a szolgáltatás ideális fókuszált, jól meghatározott ML feladatokhoz, versenyképes óradíjjal. A Senior ML & Data Science Zinnem komplexebb projektekhez való, amelyek mélyebb architekturális szakértelmet, fejlett rendszertervezést, CI/CD pipeline beállítást és teljes gyártási szintű telepítést igényelnek – ami a magasabb díjban is megmutatkozik.

Vásárlói vélemények

Nézze meg, mit mondanak ügyfeleink erről a Zinnről

Kategóriák

Zinner irányelvek

Egyedi gépi tanulási modelleket és Mlops pipeline-okat építek és telepítek – óránként 3 Zinn Hub

Csak bejelentkezett ügyfelek, akik megvásárolták ezt a terméket, hagyhatnak véleményt.

Opciók és rendelés

Szerezze be a Zinn Hub alkalmazást

Értesítések · Gyorsabb hozzáférés · Teljes képernyő

Koppintson a Megosztás gombra a böngészőjében

➜ Ezután koppintson a "Hozzáadás a kezdőképernyőhöz" gombra