데이터 정제 및 모델 훈련부터 미세 조정된 LLM, AI 에이전트 및 클라우드 배포까지 — 런던에서 스타트업, 비즈니스 및 연구자를 위해 엔지니어링된 프로덕션 준비 완료 머신러닝.
맞춤형 ML, NLP 및 생성형 AI 솔루션을 구축해 드립니다
데이터 정제, 시각화 및 전체 문서가 포함된 훈련된 ML 모델.
- 기본 데이터 정제 및 전처리
- 기본 데이터 시각화 (EDA)
- ML 모델 훈련 (회귀, 분류 또는 클러스터링)
- 모델 문서
- 연구 및 기능 엔지니어링
- 무제한 수정
기본 사항의 모든 것 + 모델 검증, 소스 코드 및 클라우드 배포.
- 기본 계층의 모든 것
- 모델 검증 및 테스트
- 소스 코드 포함
- 클라우드 배포 (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask)
- 연구, 전처리, 모델 생성 및 문서화
- 무제한 수정
미세 조정된 LLM, API 통합 및 성능 모니터링을 갖춘 전체 범위의 AI 솔루션.
- 표준 티어의 모든 기능
- LLM 미세 조정 (OpenAI, Llama, Langchain, LangGraph, RAG, LlamaIndex)
- 애플리케이션 또는 워크플로우를 위한 API 통합
- 성능 모니터링 설정
- AI 에이전트 및 에이전트 자동화(AutoGen, AWS SageMaker, AWS Bedrock)
- 프로덕션 준비 완료 백엔드 및 클라우드 배포
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전체 설명
노트북 실험이 아닌 실제로 프로덕션에서 작동하는 머신러닝 솔루션이 필요하다면 제대로 찾아오셨습니다.
런던에 기반을 둔 머신러닝 엔지니어로서 ML, NLP, 생성형 AI, 딥러닝 및 에이전트 자동화 분야에서 2+년의 실제 경험을 바탕으로 고객의 정확한 요구 사항에 맞춰 깔끔하고 주석이 잘 달린 프로덕션 준비 코드를 구축합니다. 첫 예측 모델이 필요한 스타트업이든, AI 에이전트로 운영을 자동화하려는 사업주이든, 고급 분석이 필요한 연구원이든, 이 서비스는 당신을 위해 만들어졌습니다.
**모든 요금제에 포함된 사항**
모든 참여는 데이터 및 목표에 대한 철저한 조사로 시작되며, 그 다음 엄격한 데이터 전처리 및 특성 엔지니어링이 따릅니다. 그 후 모델을 구축하고 문서화하여 받은 내용과 작동 이유를 이해할 수 있도록 합니다. 진입 티어는 핵심 데이터 정리, 시각화 및 ML 모델 훈련을 포함하며, 견고하고 문서화된 기초를 제공합니다.
**핵심 역량**
맞춤형 ML 모델(회귀, 분류, 클러스터링), TensorFlow 및 PyTorch를 사용한 딥러닝, 탐색적 데이터 분석 및 데이터 시각화, 엔드투엔드 Python 자동화, Langchain, LangGraph, AutoGen, OpenAI, Llama, RAG 및 LlamaIndex로 구축한 AI 에이전트, LLM 파인튜닝, Flask, FastAPI, Streamlit, AWS SageMaker 및 AWS Bedrock을 통한 백엔드 및 클라우드 배포.
**작동 방식**
주문이 배치되면 주문 채팅을 통해 데이터 세트, 프로젝트 요약 및 관련 컨텍스트를 공유하세요. 시작하기 전에 범위를 검토하고 확인하겠습니다. 프로젝트 전체에서 모든 커뮤니케이션은 주문 관리자 내에 유지되므로 항상 명확한 기록이 있습니다. 전달물은 프로덕션 준비 코드 파일 및 문서로 공유되며 수정 사항은 신속하게 처리됩니다.
**세 가지 티어**
기본 티어는 데이터 정리, 시각화 및 훈련된 ML 모델이 필요한 경우에 이상적입니다. 빠르고 저렴한 시작점입니다. 표준 티어는 모델 검증 및 테스트, 소스 코드 및 클라우드 배포를 추가하여 라이브 검증된 솔루션이 필요한 프로젝트에 적합합니다. 프리미엄 티어는 유지 관리 및 확장이 필요한 복잡한 엔터프라이즈급 AI 시스템을 위해 성능 모니터링, LLM 미세 조정 및 API 통합을 추가합니다.
**이 서비스를 선택해야 하는 이유**
2+년의 실제 ML 및 자동화 경험, 깔끔하고 주석이 잘 달린 프로덕션 준비 코드, 완벽한 데이터 기밀성, 그리고 100% 만족 또는 환불 정책. 모든 결과물은 문서화되어 팀이 자신 있게 유지 관리하고 구축할 수 있습니다.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 기본 | 표준 | 프리미엄 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 7일 | 10일 | 14일 |
| 수정 | 무제한 | 무제한 | 3 |
| 기본 데이터 정리 및 전처리 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 기본 데이터 시각화(EDA) | ✓ | ✕ | ✕ |
| ML 모델 훈련 (회귀, 분류 또는 클러스터링) | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모델 문서 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 연구 및 기능 엔지니어링 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 무제한 수정 | ✓ | ✓ | ✕ |
| 기본 요금제의 모든 기능 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모델 검증 및 테스트 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 소스 코드 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 클라우드 배포 (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 연구, 전처리, 모델 생성 및 문서화 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 스탠다드 등급의 모든 것 | ✕ | ✕ | ✓ |
| LLM 미세 조정 (OpenAI, Llama, Langchain, LangGraph, RAG, LlamaIndex) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 애플리케이션 또는 워크플로우를 위한 API 통합 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 성능 모니터링 설정 | ✕ | ✕ | ✓ |
| AI 에이전트 및 에이전틱 자동화(AutoGen, AWS SageMaker, AWS Bedrock) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 프로덕션 준비 완료 백엔드 및 클라우드 배포 | ✕ | ✕ | ✓ |
포트폴리오
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추가 정보
나를 선택하는 이유
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완벽한 대상
자주 묻는 질문
데이터셋(또는 그 설명), 목표를 설명하는 명확한 브리핑, 그리고 산업, 기존 시스템 또는 선호하는 출력 형식과 같은 관련 컨텍스트를 공유해 주십시오. 더 자세한 정보를 제공할수록 더 빠르고 정확하게 시작할 수 있습니다.
데이터 정제 및 전처리는 모든 계층에 포함됩니다. 데이터가 특히 복잡하거나 단편화된 경우 시작하기 전에 요약에 이를 설명해 주시면 범위를 확인할 수 있습니다.
저는 Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Langchain, LangGraph, AutoGen, OpenAI, Llama, LlamaIndex, RAG, Flask, FastAPI, Streamlit, AWS SageMaker 및 AWS Bedrock 등을 사용합니다. 도구 선택은 프로젝트에 가장 적합한 것에 따라 달라집니다.
납품물이 제출되면 주문 채팅을 통해 변경 사항을 알려주십시오. Basic 및 Standard 등급에는 무제한 수정이 포함되며, Premium 등급에는 3회 수정이 포함됩니다. 추가 수정은 추가 기능으로 제공됩니다.
예. 데이터 기밀성이 보장됩니다. 귀하의 데이터는 주문 완료 목적으로만 사용되며 제3자와 공유되지 않습니다.
클라우드 배포는 학습된 모델이 호스팅되고 실행 중인 애플리케이션 또는 엔드포인트로 접근 가능하다는 의미입니다 — 일반적으로 AWS, FastAPI, Flask 또는 Streamlit을 통해 — 로컬 머신에서만이 아닌 실제 환경에서 사용할 수 있습니다.
Standard는 소스 코드가 포함된 검증되고 배포된 ML 솔루션을 제공합니다. Premium은 LLM 미세 조정, 기존 시스템에 대한 API 통합, 성능 모니터링 및 완전한 에이전트 AI 기능을 통해 더 복잡하거나 기업 규모의 요구 사항에 적합합니다.
목록에 명시된 대로 100% 만족 또는 환불 정책이 적용됩니다. 수정 과정에서 우려 사항이 있으시면 주문 채팅을 통해 알려주시면 신속하게 해결해 드리겠습니다.
고객 리뷰
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Nofal은 다시 한번 훌륭한 작업을 수행했습니다. 그는 요구 사항을 식별하고 사용 가능한 데이터로 해결할 수 있는 방법을 찾는 데 매우 도움이 되고 적극적이었습니다. 우리는 Nofal과 다시 협력할 것입니다.
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Nofal의 뛰어난 작업에 감사합니다. 저희는 마이크로서비스 프로젝트의 복잡한 범위를 제공했고, 그는 저희의 기대를 초과하는 솔루션을 제공했습니다. 코드 품질은 최고 수준이며, 구조화된 JSON 로깅 및 지수 백오프를 통한 복원력 있는 연결 로직과 같은 프로덕션 수준의 기능을 갖추고 있습니다. 전체 시스템은 깔끔한 Docker Compose 설정으로 완벽하게 컨테이너화되었으며 훌륭한 문서가 함께 제공됩니다. 요구 사항을 이해할 뿐만 아니라 최신 모범 사례를 사용하여 구현하는 개발자를 찾기는 드뭅니다. 모든 진지한 엔지니어링 프로젝트에 강력히 추천합니다.
Nofal은 제가 필요한 것을 이해하기 위해 최선을 다했습니다. 그는 권장 사항을 제시하고 제가 겪고 있던 모든 문제를 신속하게 해결했습니다. 그는 저와 라이브 Zoom 통화를 통해 화면을 공유하며 모든 것이 제 승인에 따라 처리되도록 했습니다! 저는 그를 강력히 추천합니다!
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