Տվյալների մաքրումից և մոդելների ուսուցումից մինչև նուրբ կարգավորված LLM-ներ, AI գործակալներ և ամպային տեղակայում. արտադրության համար պատրաստ մեքենայական ուսուցում, որը մշակվել է Լոնդոնում ստարտափների, բիզնեսների և հետազոտողների համար։
Ես կստեղծեմ անհատականացված ML, NLP և գեներատիվ AI լուծումներ
Տվյալների մաքրում, վիզուալիզացիա և մարզված ML մոդել՝ ամբողջական փաստաթղթերով։
- Տվյալների հիմնական մաքրում և նախնական մշակում
- Տվյալների հիմնական վիզուալիզացիա (EDA)
- ML մոդելի ուսուցում (ռեգրեսիա, դասակարգում կամ կլաստերացում)
- Մոդելի փաստաթղթեր
- Հետազոտություն և հատկանիշների ինժեներություն
- Անսահմանափակ վերանայումներ
Ամեն ինչ հիմնականում, գումարած մոդելի վավերացում, աղբյուրի կոդ և ամպային տեղակայում։
- Ամեն ինչ հիմնական մակարդակում
- Մոդելի վավերացում և փորձարկում
- Աղբյուրի կոդը ներառված է
- Ամպային տեղակայում (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask)
- Հետազոտություն, նախնական մշակում, մոդելի ստեղծում և փաստաթղթավորում
- Անսահմանափակ վերանայումներ
Ամբողջական AI լուծում՝ ճշգրտված LLM-ներով, API ինտեգրմամբ և կատարողականի մոնիտորինգով։
- Ամեն ինչ ստանդարտ մակարդակում
- LLM-ի ճշգրտում (OpenAI, Llama, Langchain, LangGraph, RAG, LlamaIndex)
- API ինտեգրում ձեր հավելվածի կամ աշխատանքային հոսքի համար
- Արդյունավետության մոնիտորինգի կարգավորում
- AI գործակալներ և գործակալական ավտոմատացում (AutoGen, AWS SageMaker, AWS Bedrock)
- Արտադրության համար պատրաստ բեքենդ և ամպային տեղակայում
Հարցնել անհատական առաջարկ
Մուտք գործեք՝ անհատական առաջարկ հարցնելու համար
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ից անհատական առաջարկ հարցնելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՀարց տալ մինչև վաճառքը
Մուտք գործեք՝ հարց տալու համար
Հարթակի սպամը նվազեցնելու համար մինչև վաճառքի հաղորդագրությունները կարող են ուղարկվել միայն մուտք գործած օգտատերերի կողմից։
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անմիջապես այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անհատականացված առաջարկ խնդրելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՄի հայացքից
Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:
Արժեքային դիրք
ML Stack ծածկույթ
Տեղակայման համար պատրաստ
Առաքման ժամանակահատված
Հիմնական մուտքի կետ
Ինչ կստանաք
Ամբողջական նկարագրություն
Եթե ձեզ անհրաժեշտ է մեքենայական ուսուցման լուծում, որն իրականում աշխատում է արտադրության մեջ, այլ ոչ թե պարզապես նոթբուքի փորձարկում, ապա դուք ճիշտ տեղում եք:
Որպես Լոնդոնում բնակվող մեքենայական ուսուցման ինժեներ՝ 2+ տարվա իրական փորձով ML-ի, NLP-ի, գեներատիվ AI-ի, խորը ուսուցման և գործակալական ավտոմատացման ոլորտներում, ես ստեղծում եմ մաքուր, լավ մեկնաբանված, արտադրության համար պատրաստ կոդ՝ հարմարեցված ձեր ճշգրիտ պահանջներին: Անկախ նրանից, թե դուք ստարտափ եք, որին անհրաժեշտ է առաջին կանխատեսող մոդելը, բիզնեսի սեփականատեր, որը ցանկանում է ավտոմատացնել գործողությունները AI գործակալների միջոցով, կամ հետազոտող, որին անհրաժեշտ է առաջադեմ վերլուծություն, այս ծառայությունը ստեղծված է ձեզ համար:
**Ինչ է ներառված բոլոր մակարդակներում**
Յուրաքանչյուր ներգրավվածություն սկսվում է ձեր տվյալների և նպատակների մանրակրկիտ ուսումնասիրությամբ, որին հաջորդում է տվյալների մանրակրկիտ նախնական մշակումը և հատկանիշների ինժեներինգը: Այնուհետև ես կառուցում և փաստաթղթավորում եմ ձեր մոդելը, որպեսզի հասկանաք, թե ինչ եք ստացել և ինչու է այն աշխատում: Մուտքի մակարդակը ներառում է տվյալների հիմնական մաքրումը, վիզուալիզացիան և ML մոդելի ուսուցումը՝ ամուր, փաստաթղթավորված հիմք:
**Հիմնական հնարավորություններ**
Պատվերով ML մոդելներ (ռեգրեսիա, դասակարգում, կլաստերացում), խորը ուսուցում TensorFlow-ի և PyTorch-ի միջոցով, հետազոտական տվյալների վերլուծություն և տվյալների վիզուալիզացիա, Python-ի ավտոմատացում, AI գործակալներ, որոնք կառուցված են Langchain-ի, LangGraph-ի, AutoGen-ի, OpenAI-ի, Llama-ի, RAG-ի և LlamaIndex-ի միջոցով, LLM-ի ճշգրտում, և հետին և ամպային տեղակայում Flask-ի, FastAPI-ի, Streamlit-ի, AWS SageMaker-ի և AWS Bedrock-ի միջոցով։
**Ինչպես է այն աշխատում**
Ձեր պատվերը կատարելուց հետո կիսվեք ձեր տվյալների հավաքածուով, նախագծի հակիրճ նկարագրությամբ և ցանկացած համապատասխան համատեքստով պատվերի չաթի միջոցով: Ես կվերանայեմ և կհաստատեմ շրջանակը նախքան սկսելը: Նախագծի ընթացքում բոլոր հաղորդակցությունները մնում են պատվերի կառավարչի ներսում, այնպես որ դուք միշտ ունեք հստակ գրառում: Առաքումները կիսվում են որպես արտադրության համար պատրաստ կոդի ֆայլեր և փաստաթղթեր, իսկ վերանայումները կատարվում են անհապաղ:
**Երեք մակարդակները**
Հիմնական մակարդակը իդեալական է, եթե ձեզ անհրաժեշտ է տվյալների մաքրում, վիզուալիզացիա և մարզված ML մոդել՝ արագ, մատչելի մեկնարկային կետ։ Ստանդարտ մակարդակը ավելացնում է մոդելի վավերացում և փորձարկում, ելակետային կոդ և ամպային տեղակայում՝ դարձնելով այն հարմար այն նախագծերի համար, որոնք կարիք ունեն կենդանի, հաստատված լուծման։ Պրեմիում մակարդակը ավելացնում է կատարողականի մոնիտորինգ, LLM-ի ճշգրտում և API ինտեգրում բարդ, ձեռնարկատիրական մակարդակի AI համակարգերի համար, որոնք պետք է պահպանվեն և մասշտաբավորվեն։
**Ինչու ընտրել այս ծառայությունը**
2+ տարիների իրական ML և ավտոմատացման փորձ, մաքուր և լավ մեկնաբանված արտադրության համար պատրաստ կոդ, տվյալների ամբողջական գաղտնիություն և 100% բավարարվածության կամ գումարի վերադարձի քաղաքականություն: Յուրաքանչյուր առաքվող նյութ փաստաթղթավորված է, որպեսզի ձեր թիմը կարողանա վստահորեն պահպանել և զարգացնել այն:
Zinner Որակի Երաշխիք
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:
Համեմատել փաթեթները
| Առանձնահատկություն | Հիմնական | Ստանդարտ | Պրեմիում |
|---|---|---|---|
| Առաքման ժամանակը | 7 օր | 10 օր | 14 օր |
| Վերանայումներ | անսահմանափակ | անսահմանափակ | 3 |
| Տվյալների հիմնական մաքրում և նախնական մշակում | ✓ | ✕ | ✕ |
| Հիմնական տվյալների վիզուալիզացիա (EDA) | ✓ | ✕ | ✕ |
| ՄԼ մոդելի ուսուցում (ռեգրեսիա, դասակարգում կամ կլաստերացում) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Մոդելի փաստաթղթեր | ✓ | ✕ | ✕ |
| Հետազոտություն և հատկանիշների ինժեներություն | ✓ | ✕ | ✕ |
| Անսահմանափակ վերանայումներ | ✓ | ✓ | ✕ |
| Ամեն ինչ հիմնական մակարդակում | ✕ | ✓ | ✕ |
| Մոդելի վավերացում և փորձարկում | ✕ | ✓ | ✕ |
| Աղբյուրի կոդը ներառված է | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ամպային տեղակայում (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Հետազոտություն, նախնական մշակում, մոդելի ստեղծում և փաստաթղթավորում | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ամեն ինչ Standard մակարդակում | ✕ | ✕ | ✓ |
| LLM-ի ճշգրտում (OpenAI, Llama, Langchain, LangGraph, RAG, LlamaIndex) | ✕ | ✕ | ✓ |
| API ինտեգրում ձեր հավելվածի կամ աշխատանքային հոսքի համար | ✕ | ✕ | ✓ |
| Արդյունավետության մոնիտորինգի կարգավորում | ✕ | ✕ | ✓ |
| AI գործակալներ և գործակալական ավտոմատացում (AutoGen, AWS SageMaker, AWS Bedrock) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Արտադրության համար պատրաստ բեքենդ և ամպային տեղակայում | ✕ | ✕ | ✓ |
Պորտֆոլիո
Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։
Ստեղծեք անհատականացված ML, NLP և գեներատիվ AI լուծումներ
Ստեղծեք անհատականացված ML, NLP և գեներատիվ AI լուծումներ
Լրացուցիչ տեղեկություններ
Ինչու ընտրել ինձ
Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ
Կատարյալ է
Հաճախ տրվող հարցեր
Խնդրում ենք կիսվել ձեր տվյալների հավաքածուով (կամ դրա նկարագրությամբ), հստակ հակիրճ բացատրելով ձեր նպատակը և ցանկացած համապատասխան համատեքստ, ինչպիսիք են արդյունաբերությունը, առկա համակարգերը կամ նախընտրելի ելքային ձևաչափը: Որքան շատ մանրամասներ տրամադրեք, այնքան ավելի արագ և ճշգրիտ կկարողանամ սկսել:
Տվյալների մաքրումը և նախնական մշակումը ներառված են յուրաքանչյուր մակարդակում: Եթե ձեր տվյալները հատկապես բարդ են կամ մասնատված, խնդրում եմ նկարագրել դա ձեր հակիրճում, որպեսզի ես կարողանամ հաստատել շրջանակը նախքան սկսելը:
Ես աշխատում եմ Python-ի, TensorFlow-ի, PyTorch-ի, Scikit-learn-ի, Langchain-ի, LangGraph-ի, AutoGen-ի, OpenAI-ի, Llama-ի, LlamaIndex-ի, RAG-ի, Flask-ի, FastAPI-ի, Streamlit-ի, AWS SageMaker-ի և AWS Bedrock-ի հետ, ի թիվս այլոց: Գործիքների ընտրությունը կախված է նրանից, թե որն է առավել հարմար ձեր նախագծի համար:
Երբ առաքվող նյութը ներկայացվի, ցանկացած փոփոխություն բարձրացրեք պատվերի չաթի միջոցով: Basic և Standard մակարդակները ներառում են անսահմանափակ վերանայումներ; Premium մակարդակը ներառում է երեք վերանայման փուլ: Լրացուցիչ վերանայման փուլերը հասանելի են որպես հավելում:
Այո։ Տվյալների գաղտնիությունը երաշխավորված է։ Ձեր տվյալներն օգտագործվում են բացառապես ձեր պատվերը կատարելու նպատակով և չեն փոխանցվում որևէ երրորդ կողմի։
Ամպային տեղակայումը նշանակում է, որ ձեր մարզված մոդելը հյուրընկալվում և հասանելի է որպես գործող հավելված կամ վերջնակետ՝ սովորաբար AWS-ի, FastAPI-ի, Flask-ի կամ Streamlit-ի միջոցով, այնպես որ այն կարող է օգտագործվել իրական միջավայրում, այլ ոչ թե միայն տեղական մեքենայի վրա:
Ստանդարտը տրամադրում է վավերացված, տեղակայված ML լուծում՝ ելակետային կոդով: Պրեմիումն ավելին է անում LLM-ի ճշգրտման, ձեր առկա համակարգերում API ինտեգրման, կատարողականի մոնիտորինգի և AI-ի ամբողջական գործակալական հնարավորությունների հետ՝ հարմարեցված ավելի բարդ կամ ձեռնարկատիրական մասշտաբի պահանջներին:
Կիրառվում է 100% բավարարվածության կամ գումարի վերադարձի քաղաքականություն, ինչպես նշված է ցուցակում: Խնդրում ենք ցանկացած մտահոգություն հաղորդել պատվերի զրույցի միջոցով վերանայման գործընթացում, որպեսզի դրանք անհապաղ լուծվեն:
Հաճախորդների ակնարկներ
Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին
Նոֆալը ևս մեկ անգամ հիանալի աշխատանք կատարեց։ Նա շատ օգտակար և նախաձեռնող էր պահանջները և դրանց լուծման ուղիները հասանելի տվյալներով բացահայտելու հարցում։ Մենք անպայման կրկին կաշխատենք Նոֆալի հետ։
Հիանալի փորձ! Վաճառողը մատուցեց բարձրորակ մեքենայական ուսուցման մոդել, որը բավարարում էր իմ բոլոր պահանջները: Արագ կատարում, մաքուր կոդ և բարձր պրոֆեսիոնալիզմ: Անպայման նորից կաշխատեմ նրա հետ:
Ֆանտաստիկ աշխատանք, ես իսկապես գոհ էի արդյունքից։ Խիստ խորհուրդ եմ տալիս։
Բացարձակապես բացառիկ աշխատանք Նոֆալից: Մենք տրամադրեցինք բարդ շրջանակ հիմնարար միկրոծառայությունների նախագծի համար, և նա մատուցեց լուծում, որը գերազանցեց մեր սպասումները: Կոդի որակը բարձրակարգ է՝ արտադրական մակարդակի առանձնահատկություններով, ինչպիսիք են կառուցվածքային JSON մուտքագրումը և ճկուն կապի տրամաբանությունը՝ էքսպոնենցիալ հետընթացով: Ամբողջ համակարգը կատարելապես կոնտեյներացված էր մաքուր Docker Compose կարգավորումով և ուներ գերազանց փաստաթղթեր: Հազվադեպ է հանդիպել մշակողի, ով ոչ միայն հասկանում է պահանջները, այլև դրանք իրականացնում է՝ օգտագործելով ժամանակակից լավագույն փորձը: Խիստ, խիստ խորհուրդ է տրվում ցանկացած լուրջ ինժեներական նախագծի համար:
Նոֆալը գերազանցեց սպասելիքները՝ ապահովելով, որ հասկանա, թե ինչ է ինձ անհրաժեշտ։ Նա առաջարկություններ արեց և արագ շտկեց ցանկացած խնդիր, որ ես ունեի։ Նա ինձ հետ միացավ Zoom-ի ուղիղ զանգերին՝ էկրանները կիսելու համար՝ ապահովելով, որ ամեն ինչ կատարվի իմ հավանությամբ։ Ես շատ կառաջարկեի նրան։
Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:
Կատեգորիաներ
Zinner Քաղաքականություն
Առնչվող Zinns
Ես կստեղծեմ ձեր մեքենայական ուսուցման կամ խորը ուսուցման լուծումը Python-ում կամ R-ում
Ես կստեղծեմ հատուկ համակարգչային տեսողության կամ խորը ուսուցման մոդել Python-ում
