Отримайте готові до виробництва конвеєри NLP — від класифікації тексту та аналізу настроїв до тонкого налаштування LLM та систем RAG — створені лондонським інженером зі штучного інтелекту та машинного навчання з 5+ роками спеціалізованого досвіду.
Я створюватиму власні рішення NLP та AI на Python
Цілеспрямоване завдання НЛП — класифікація тексту, аналіз настроїв або NER — на наборах даних до 1,000 слів.
- Класифікація тексту АБО аналіз настроїв АБО NER
- До 1,000 слів вхідних даних
- Дослідження вашого конкретного випадку використання
- Включено попередню обробку даних
- Наданий код Python
- 1 раунд перегляду
Повна, розгорнута модель НЛП з інтеграцією API, документацією та необмеженими переглядами.
- Все в Starter, з розширеним обсягом
- Створення та навчання власної моделі
- Хмарне розгортання навченої моделі
- Інтеграція API для негайного використання
- Повна документація моделі
- Необмежені правки
Комплексне рішення NLP з тонким налаштуванням, валідацією, моніторингом продуктивності та повним вихідним кодом.
- Все в Boost, з максимальним охопленням
- Тонке налаштування LLM для вашої конкретної області
- Валідація моделі та ретельне тестування
- Налаштування моніторингу продуктивності
- Надається повний вихідний код
- Необмежені правки
Запит індивідуальної пропозиції
Увійдіть, щоб запросити індивідуальну пропозицію
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб запросити персоналізовану пропозицію від цього Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяЗадати питання перед продажем
Увійдіть, щоб задати питання
Щоб зменшити спам на платформі, повідомлення перед продажем можуть надсилати лише зареєстровані користувачі.
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner безпосередньо.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати запит на персоналізовану пропозицію.
Увійти / ЗареєструватисяКороткий огляд
Ключові деталі про цю послугу, які допоможуть вам прийняти рішення. Згенеровано Zinn Hub, а не продавцем.
Ціннісна пропозиція
Обсяг НЛП
Фреймворки ШІ
Шлях оновлення
Досвід провайдера
Що ви отримаєте
Повний опис
Перетворіть необроблені текстові дані на дієву інформацію за допомогою індивідуального рішення NLP, розробленого відповідно до ваших точних вимог. Незалежно від того, чи потрібно вам класифікувати відгуки клієнтів у масштабі, витягувати іменовані сутності з документів, створювати розмовного помічника зі штучним інтелектом або розгортати конвеєр генерації з доповненим пошуком (RAG), ця послуга надає чистий, добре задокументований код Python, готовий до інтеграції у ваш робочий процес.
Zinn Digital — це лондонська компанія, що займається штучним інтелектом та машинним навчанням, з більш ніж п'ятирічним досвідом у NLP та трирічним практичним досвідом роботи з великими мовними моделями та RAG-додатками. Кожне рішення створюється з використанням найсучасніших фреймворків та адаптується до конкретної проблеми, а не є загальним шаблоном.
**Що охоплює ця послуга:**
- Класифікація тексту та аналіз настроїв
- Розпізнавання іменованих сутностей (NER)
- Тематичне моделювання та узагальнення
- Машинний переклад
- Розробка чат-ботів та розмовного ШІ
- Генерація тексту за допомогою LLM (GPT-4, Llama, Mistral)
- Системи відповідей на запитання
- Вилучення інформації та графи знань
- Генерація з доповненням пошуком (RAG) за допомогою LangChain та LlamaIndex
- Тонке налаштування LLM для конкретних доменів
**Використовувані фреймворки та інструменти включають:** Transformers (BERT, RoBERTa, T5), бібліотеки Hugging Face, spaCy, NLTK, TensorFlow, PyTorch, LangChain, LlamaIndex, векторні бази даних (Pinecone, Weaviate, FAISS), а також API OpenAI, Anthropic та Cohere.
**Як це працює:**
Після розміщення замовлення вас попросять надати ваш набір даних або зразки тексту, опис вашої мети та будь-який відповідний контекст щодо вашого випадку використання. Спочатку проводиться дослідження та попередня обробка даних для забезпечення чистої основи, потім розробляється та створюється відповідна модель або конвеєр відповідно до специфікації. Для замовлень середнього та повного обсягу рішення постачається з документацією, розгортанням у хмарі та інтеграцією API, щоб його можна було негайно використовувати у виробництві.
**Для кого це:**
Ця послуга підходить для продуктових команд, команд даних, дослідників та компаній, яким потрібна надійна функція NLP без створення власної команди ML. Вона однаково підходить для стартапів, що прототипують функцію ШІ, та підприємств, що додають інтелект до існуючих робочих процесів.
**Чому Zinn Digital:**
Понад п’ять років цілеспрямованого досвіду в NLP та AI означає, що правильна архітектура обирається з першого разу. Рішення охоплюють як класичні методи, так і передові технології глибокого навчання, забезпечуючи, що підхід завжди пропорційний проблемі — продуктивний, підтримуваний та готовий до масштабування.
Гарантія якості Zinner
Кожен Zinner перевіряється та затверджується перед приєднанням до платформи.
Усі послуги підкріплені нашою гарантією якості.
Ваш платіж захищений, доки ви не затвердите виконану роботу.
Порівняти пакети
| Функція | Стартер | Підвищити | Преміум |
|---|---|---|---|
| Час доставки | 5 днів | 10 днів | 21 днів |
| Ревізії | 1 | необмежений | необмежений |
| Класифікація тексту АБО аналіз настроїв АБО NER | ✓ | ✕ | ✕ |
| До 1,000 слів вхідних даних | ✓ | ✕ | ✕ |
| Дослідження вашого конкретного випадку використання | ✓ | ✕ | ✕ |
| Включено попередню обробку даних | ✓ | ✕ | ✕ |
| Наданий код Python | ✓ | ✕ | ✕ |
| 1 раунд перегляду | ✓ | ✕ | ✕ |
| Все, що є в Starter, з розширеним обсягом | ✕ | ✓ | ✕ |
| Створення та навчання власних моделей | ✕ | ✓ | ✕ |
| Хмарне розгортання навченої моделі | ✕ | ✓ | ✕ |
| Інтеграція API для негайного використання | ✕ | ✓ | ✕ |
| Повна документація моделі | ✕ | ✓ | ✕ |
| Необмежені правки | ✕ | ✓ | ✓ |
| Усе в Boost, з максимальним охопленням | ✕ | ✕ | ✓ |
| Тонка настройка LLM для вашої конкретної області | ✕ | ✕ | ✓ |
| Валідація моделі та ретельне тестування | ✕ | ✕ | ✓ |
| Налаштування моніторингу продуктивності | ✕ | ✕ | ✓ |
| Надається повний вихідний код | ✕ | ✕ | ✓ |
Портфоліо
Приклади робіт продавця, пов'язаних із цим Zinn.

Створення індивідуальних рішень NLP та AI на Python


Створення індивідуальних рішень NLP та AI на Python

Додаткова інформація
Чому обирають мене
Інструменти, які я використовую
Ідеально підходить для
Часті запитання
В ідеалі, поділіться своїм набором текстових даних або репрезентативним зразком, чітким описом того, чого ви хочете досягти (наприклад, класифікувати відгуки як позитивні чи негативні, витягти назви організацій з контрактів), а також будь-якими технічними обмеженнями, такими як бажаний хмарний провайдер або існуюча інфраструктура API. Чим більше контексту ви надасте, тим швидше можна буде розпочати роботу.
Це стосується обсягу вхідного тексту, обробленого в завданні — наприклад, партії відгуків клієнтів або набору коротких документів загальним обсягом не більше 1,000 слів. Якщо ваш набір даних більший, пакет Boost або Premium підійде найкраще.
Навчена модель розгортається в хмарному середовищі, тому її можна викликати через кінцеву точку API — це означає, що ваша програма або команда можуть надсилати текст і отримувати прогнози або результати без необхідності запускати код локально. Точна платформа може бути обговорена на основі вашої існуючої інфраструктури.
Тонке налаштування адаптує попередньо навчену велику мовну модель — таку як варіант Llama або Mistral — до ваших власних даних, специфічних для домену, покращуючи її точність та релевантність для вашого конкретного випадку використання. Вона включена в пакет Premium і є найбільш цінною, коли вам потрібна послідовна, спеціалізована продуктивність, а не загальноцільовий результат.
RAG підключає LLM до бази знань ваших документів, дозволяючи йому отримувати відповідний контекст перед генерацією відповіді. Це ідеально підходить для інтелектуальних систем запитань і відповідей, внутрішніх помічників зі знань та будь-яких застосунків, де модель повинна відповідати на запитання, ґрунтуючись на вашому конкретному контенті, а не на загальних навчальних даних.
Ревізія охоплює коригування наданого рішення на основі вашого відгуку — наприклад, налаштування параметрів моделі, коригування логіки попередньої обробки або уточнення форматування виводу. Пакет Starter включає один раунд ревізій; Boost і Premium включають необмежену кількість ревізій в межах узгодженого обсягу.
Так. Якщо у вас є існуюче середовище Python, база даних або рівень API, цей контекст може бути врахований при створенні. Будь ласка, поділіться відповідними технічними деталями при подачі ваших вимог, щоб рішення чисто інтегрувалося з тим, що у вас вже є.
Вихідний код включено до пакета Premium. Для Starter та Boost результатом є функціональний код, який ви можете використовувати; якщо вам потрібні редаговані вихідні файли для цих рівнів, доступний додаток вихідного коду.
Відгуки клієнтів
Подивіться, що наші клієнти говорять про цей Zinn
Аашир знайшов чудове рішення проблеми, яку ми йому описали – це фаза 1 у більшому проекті, і ми дуже вражені результатами! Було приємно працювати з ним (впровадження конвеєра AI LLM).
Доставив саме те, що мені було потрібно, і був дуже терплячим до всіх правок та запитів. Бажаю йому всього найкращого.
Дуже хороший фрілансер для співпраці! Я обов'язково порекомендую його всім, хто хоче створити свого першого чат-бота! Люблю тебе, Аашир!
Один з найнадійніших фрілансерів, з якими я працював. На відміну від інших, хто поспішає або халтурить, він справді дбає про якість. Він докладає багато зусиль, уважно слухає потреби клієнта і завжди робить усе можливе, щоб проект відповідав очікуванням. Надійний, відданий і прагне робити все правильно. Дуже рекомендую. Дякую, брате.
Фаза 1 мого проєкту завершена – Аашир добре зрозумів завдання та виконав його вчасно! З нетерпінням чекаю Фази 2!
Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.
Категорії
Політики Zinner
Пов'язані Zinns

Я консультуватиму з питань науки про дані, чат-ботів зі штучним інтелектом та інженерії даних

Я створю власну модель комп'ютерного зору та глибокого навчання на Python

Я створю рішення для оптичного розпізнавання символів (OCR) та вилучення тексту на основі ШІ





