ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการฝึกอบรมโมเดล ไปจนถึงการพัฒนาแชทบอทและการปรับใช้บนคลาวด์ — โซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องที่พร้อมสำหรับการผลิตซึ่งสร้างขึ้นด้วย Python, LangChain, OpenAI และ PyTorch
ฉันจะสร้างโมเดล ML, แชทบอท และ RAG Pipelines แบบกำหนดเอง
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการฝึกอบรมโมเดล ML พร้อมซอร์สโค้ดที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง
- การวิจัยปัญหาและชุดข้อมูลของคุณ
- การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและการเพิ่มข้อมูล
- การปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูลของคุณ
- ส่งมอบซอร์สโค้ด
- เหมาะสำหรับงาน ML ที่เน้นและกำหนดไว้อย่างชัดเจน
การสร้างโมเดลเต็มรูปแบบ, การรวม API, และการตรวจสอบ — เหมาะสำหรับการสร้างโครงการที่สมบูรณ์
- ทุกอย่างใน Starter
- การสร้างโมเดลเต็มรูปแบบตั้งแต่เริ่มต้น
- การตรวจสอบและทดสอบโมเดล
- การรวม API (Flask หรือ Django)
- ส่งมอบซอร์สโค้ด
- เหมาะสำหรับโครงการ ML หรือแชทบอทแบบครบวงจร
โซลูชันที่สมบูรณ์พร้อมการปรับใช้บนคลาวด์และการตรวจสอบประสิทธิภาพ — การส่งมอบที่พร้อมสำหรับการผลิต
- ทุกอย่างในมาตรฐาน
- การปรับใช้คลาวด์ (Digital Ocean, Heroku หรือ GCP)
- การตั้งค่าการตรวจสอบประสิทธิภาพ
- รวมการปรับแต่ง
- ส่งมอบซอร์สโค้ด
- เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ AI ระดับการผลิตและการปรับใช้แชทบอท
ขอข้อเสนอที่กำหนดเอง
เข้าสู่ระบบเพื่อขอข้อเสนอที่กำหนดเอง
สร้างบัญชีฟรีหรือเข้าสู่ระบบเพื่อขอข้อเสนอส่วนบุคคลจาก Zinner นี้
เข้าสู่ระบบ / ลงทะเบียนถามคำถามก่อนการขาย
เข้าสู่ระบบเพื่อถามคำถาม
เพื่อลดสแปมบนแพลตฟอร์ม ข้อความก่อนการขายสามารถส่งได้โดยผู้ใช้ที่เข้าสู่ระบบเท่านั้น
สร้างบัญชีฟรีหรือเข้าสู่ระบบเพื่อส่งข้อความถึง Zinner นี้โดยตรง
เข้าสู่ระบบ / ลงทะเบียนโดยสรุป
รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับบริการนี้เพื่อช่วยคุณตัดสินใจ สร้างโดย Zinn Hub ไม่ใช่ผู้ขาย
ตำแหน่งคุณค่า
แนวทาง
เทคโนโลยีที่ใช้
การจัดส่ง
ดีที่สุดสำหรับ
สิ่งที่คุณจะได้รับ
คำอธิบายฉบับเต็ม
ไม่ว่าคุณจะต้องการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับแต่งอย่างละเอียด, แชทบอทอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่, หรือไปป์ไลน์ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ที่สมบูรณ์, บริการนี้จะส่งมอบโค้ดที่สะอาด, ผ่านการตรวจสอบ, พร้อมใช้งานสำหรับการผลิต — สร้างโดยทีม AI และ ML ที่มีประสบการณ์ซึ่งตั้งอยู่ในลอนดอน, อังกฤษ
ลูกค้าจำนวนมากมาพร้อมกับข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ ข้อกำหนดที่ไม่ชัดเจน หรือโมเดลที่สร้างขึ้นครึ่งๆ กลางๆ ซึ่งทำงานได้ไม่ดี บริการนี้จัดการวงจรชีวิตทั้งหมด: ทำความเข้าใจปัญหาของคุณ, การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า, การเลือกและฝึกสถาปัตยกรรมโมเดลที่เหมาะสม, การตรวจสอบผลลัพธ์, และการส่งมอบซอร์สโค้ดที่มีโครงสร้างดีที่คุณสามารถใช้งานได้จริง
**บริการนี้ครอบคลุมอะไรบ้าง**
การเรียนรู้ของเครื่องครอบคลุมปัญหาที่หลากหลาย และรายการนี้ครอบคลุมปัญหาเหล่านั้นอย่างเหมาะสม ไม่ว่าโครงการของคุณจะเกี่ยวข้องกับการจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ การตรวจจับความผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การพยากรณ์อนุกรมเวลา หรือ AI เชิงสนทนา ทีมงานมีประสบการณ์ตรงในทุกโดเมนเหล่านี้
สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และสถิติ: การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก, SVMs, Random Forests, K-Means, KNN และ DBSCAN สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก: เครือข่ายที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์, CNNs (รวมถึงสถาปัตยกรรม AlexNet, GoogleNet และ ResNet), RNNs, LSTMs และ transformers สำหรับ NLP และแชทบอท: LangChain, OpenAI (GPT), Llama 2, Mistral, RAG pipelines, NLTK และ spaCy สำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์: OpenCV, คุณสมบัติ HoG/SIFT, การระบุตำแหน่งวัตถุ และการตรวจจับการเคลื่อนไหวในภาพและวิดีโอ
**กระบวนการทำงานอย่างไร**
ทุกการมีส่วนร่วมเริ่มต้นด้วยการวิจัยปัญหาและชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ ข้อมูลดิบจะถูกทำความสะอาด ประมวลผลล่วงหน้า และเสริมข้อมูลตามความเหมาะสมก่อนที่จะเริ่มการสร้างแบบจำลอง จากนั้นแบบจำลองจะถูกฝึกฝน ปรับแต่ง และตรวจสอบความถูกต้องตามเมตริกที่มีความหมาย คุณจะได้รับซอร์สโค้ดฉบับเต็มเมื่อส่งมอบ — อ่านง่าย มีความคิดเห็น และพร้อมที่จะขยาย
ระดับที่สูงขึ้นจะเพิ่มการสร้างโมเดลเต็มรูปแบบตั้งแต่เริ่มต้น การรวม API (Flask หรือ Django) รายงานการตรวจสอบและทดสอบโมเดล การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการปรับใช้บนคลาวด์ไปยังแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Digital Ocean, Heroku หรือ Google Cloud Platform
**สำหรับใคร**
สตาร์ทอัพที่สร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI นักวิจัยที่ต้องการต้นแบบที่ใช้งานได้ ทีมข้อมูลที่ต้องการเร่งไปป์ไลน์เฉพาะ และธุรกิจที่สำรวจระบบอัตโนมัติผ่าน NLP หรือคอมพิวเตอร์วิทัศน์ หากคุณมีข้อมูลและปัญหาที่ต้องแก้ไข บริการนี้สร้างขึ้นมาเพื่อคุณ
**เครื่องมือและไลบรารีที่ใช้**
Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, NumPy, OpenCV, LangChain, Streamlit, NLTK, spaCy, Flask, Django, PIL, Jupyter Notebook, Google Colab และอื่นๆ
แบ่งปันรายละเอียดโครงการของคุณหลังจากสั่งซื้อ และทีมงานจะยืนยันขอบเขต ถามคำถามเพื่อความชัดเจน และเริ่มดำเนินการ
การรับประกันคุณภาพ Zinner
Zinner ทุกคนจะได้รับการตรวจสอบและอนุมัติก่อนเข้าร่วมแพลตฟอร์ม
บริการทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากความมุ่งมั่นในการประกันคุณภาพของเรา
การชำระเงินของคุณจะได้รับการคุ้มครองจนกว่าคุณจะอนุมัติงานที่ส่งมอบ
เปรียบเทียบแพ็คเกจ
| คุณสมบัติ | เริ่มต้น | มาตรฐาน | พรีเมียม |
|---|---|---|---|
| เวลาจัดส่ง | 7 วัน | 14 วัน | 30 วัน |
| การแก้ไข | 0 | 0 | 0 |
| การวิจัยปัญหาและชุดข้อมูลของคุณ | ✓ | ✕ | ✕ |
| การเตรียมข้อมูลและการเพิ่มประสิทธิภาพ | ✓ | ✕ | ✕ |
| การปรับแต่งโมเดลบนข้อมูลของคุณ | ✓ | ✕ | ✕ |
| ส่งมอบซอร์สโค้ด | ✓ | ✓ | ✓ |
| เหมาะสำหรับงาน ML ที่เน้นและกำหนดไว้อย่างชัดเจน | ✓ | ✕ | ✕ |
| ทุกอย่างใน Starter | ✕ | ✓ | ✕ |
| การสร้างแบบจำลองทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้น | ✕ | ✓ | ✕ |
| การตรวจสอบและการทดสอบโมเดล | ✕ | ✓ | ✕ |
| การรวม API (Flask หรือ Django) | ✕ | ✓ | ✕ |
| เหมาะสำหรับโครงการ ML หรือแชทบอทแบบครบวงจร | ✕ | ✓ | ✕ |
| ทุกอย่างใน Standard | ✕ | ✕ | ✓ |
| การปรับใช้ระบบคลาวด์ (Digital Ocean, Heroku หรือ GCP) | ✕ | ✕ | ✓ |
| การตั้งค่าการตรวจสอบประสิทธิภาพ | ✕ | ✕ | ✓ |
| รวมการปรับแต่ง | ✕ | ✕ | ✓ |
| เหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ AI ระดับการผลิตและการปรับใช้แชทบอท | ✕ | ✕ | ✓ |
ผลงาน
ตัวอย่างผลงานของผู้ขายที่เกี่ยวข้องกับ Zinn นี้
สร้างโมเดล ML, แชทบอท และ RAG Pipelines แบบกำหนดเอง
สร้างโมเดล ML, แชทบอท และ RAG Pipelines แบบกำหนดเอง
ข้อมูลเพิ่มเติม
เหมาะสำหรับ
เครื่องมือที่ฉันใช้
กระบวนการของฉัน
คำถามที่พบบ่อย
รองรับข้อมูลทั่วไปทุกประเภท ทั้งข้อมูลตารางที่มีโครงสร้าง, ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง, รูปภาพ และวิดีโอ หากคุณไม่แน่ใจว่าชุดข้อมูลของคุณเหมาะสมหรือไม่ โปรดแจ้งรายละเอียดสั้นๆ หลังจากสั่งซื้อ และทีมงานจะยืนยันให้ทราบ
ใช่ การปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพรวมอยู่ในระดับ Starter และ Premium และสามารถพูดคุยกันสำหรับโครงการ Standard ได้ขึ้นอยู่กับขอบเขต เป้าหมายคือโมเดลที่ทำงานได้ดีกับข้อมูลเฉพาะของคุณเสมอ
ใช่ — การปรับใช้บนคลาวด์รวมอยู่ในระดับ Premium และครอบคลุมแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Digital Ocean, Heroku และ Google Cloud Platform หากคุณต้องการเพิ่มการปรับใช้ในระดับที่ต่ำกว่า ให้ใช้ส่วนเสริมที่เกี่ยวข้อง
อย่างน้อยที่สุดคือคำอธิบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับปัญหาของคุณ ชุดข้อมูลของคุณ (หรือการเข้าถึง) และข้อกำหนดหรือข้อจำกัดเฉพาะใดๆ ยิ่งคุณให้บริบทมากเท่าไหร่ ทีมงานก็จะเริ่มทำงานได้เร็วขึ้นเท่านั้น คุณจะถูกขอข้อมูลนี้ทันทีหลังจากการซื้อ
หากคุณมีงานที่เฉพาะเจาะจงและกำหนดไว้อย่างดีและชุดข้อมูลที่มีอยู่ Starter เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง หากคุณต้องการสร้างโมเดลเต็มรูปแบบและรวมเข้ากับ API ให้เลือก Standard หากคุณต้องการทุกอย่าง — รวมถึงการปรับใช้และการตรวจสอบ — Premium คือตัวเลือกที่เหมาะสม
ใช่ ทีมงานมีประสบการณ์โดยตรงกับ LangChain, โมเดล OpenAI GPT, Llama 2, Mistral และสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ RAG ซึ่งสามารถจัดขอบเขตเป็นระดับใดก็ได้ขึ้นอยู่กับความซับซ้อน
ใช่ ซอร์สโค้ดรวมอยู่ในทุกระดับ จะสามารถอ่านได้ มีโครงสร้าง และส่งมอบผ่านตัวจัดการคำสั่งซื้อ เพื่อให้คุณสามารถขยายหรือบำรุงรักษาได้หลังการส่งมอบ
หลังจากที่คุณส่งข้อกำหนด ทีมงานจะตรวจสอบขอบเขต หากงานเกินกว่าระดับที่เลือก พวกเขาจะติดต่อผ่านการแชทคำสั่งซื้อเพื่อหารือเกี่ยวกับตัวเลือกก่อนดำเนินการต่อ
รีวิวจากลูกค้า
ดูว่าลูกค้าของเราพูดถึง Zinn นี้ว่าอย่างไร
ขอบคุณที่วิเคราะห์โค้ดที่กำหนดเองนี้ ฉันรู้ว่ามันไม่ง่ายเลย!
ทำงานดีเยี่ยมเช่นเคย จะยังคงร่วมงานกับเขาต่อไป
ผลงานยอดเยี่ยมในการพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์ที่กำหนดเอง
ทำงานได้ดีมาก ตอบสนองรวดเร็ว เขาสามารถเข้าร่วมการโทรได้ทันทีเพื่อช่วยทีม
เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้
