从数据清理和模型训练到精细调整的 LLM、AI 代理和云部署——在伦敦为初创公司、企业和研究人员提供可用于生产的机器学习工程。
我将构建自定义机器学习、自然语言处理和生成式人工智能解决方案
数据清洗、可视化和经过训练的机器学习模型,附带完整文档。
- 基础数据清理和预处理
- 基本数据可视化 (EDA)
- ML 模型训练(回归、分类或聚类)
- 模型文档
- 研究和特征工程
- 无限次修订
基础版的所有内容,加上模型验证、源代码和云部署。
- 基础套餐中的所有内容
- 模型验证和测试
- 包含源代码
- 云部署 (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask)
- 研究、预处理、模型创建和文档
- 无限次修订
全方位AI解决方案,包括微调LLM、API集成和性能监控。
- 标准层级中的所有内容
- LLM 微调(OpenAI、Llama、Langchain、LangGraph、RAG、LlamaIndex)
- 您的应用程序或工作流的 API 集成
- 性能监控设置
- AI 代理和代理自动化 (AutoGen, AWS SageMaker, AWS Bedrock)
- 生产就绪的后端和云部署
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如果您需要一个真正在生产环境中运行的机器学习解决方案——而不仅仅是一个笔记本实验——那么您来对地方了。
作为一名在伦敦工作的机器学习工程师,我拥有 2+ 年在机器学习、自然语言处理、生成式人工智能、深度学习和代理自动化方面的实际经验,我能够根据您的确切要求构建清晰、注释良好、可用于生产的代码。无论您是需要第一个预测模型的初创公司,还是希望通过人工智能代理实现运营自动化的企业主,亦或是需要高级分析的研究人员,此服务都为您量身定制。
**所有级别包含的内容**
每次合作都始于对您的数据和目标进行彻底研究,然后进行严格的数据预处理和特征工程。然后我构建并记录您的模型,以便您了解您收到了什么以及它为何有效。入门级涵盖核心数据清理、可视化和机器学习模型训练——一个坚实、有文档记录的基础。
**核心能力**
自定义ML模型(回归、分类、聚类)、使用TensorFlow和PyTorch的深度学习、探索性数据分析和数据可视化、端到端Python自动化、使用Langchain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Llama、RAG和LlamaIndex构建的AI代理、LLM微调,以及通过Flask、FastAPI、Streamlit、AWS SageMaker和AWS Bedrock进行的后端和云部署。
**工作原理**
订单下达后,请通过订单聊天分享您的数据集、项目简介和任何相关背景信息。我将在开始前审查并确认范围。在整个项目过程中,所有沟通都将保留在订单管理器中,以便您始终拥有清晰的记录。交付物将以生产就绪的代码文件和文档形式共享,并及时处理修订。
**三个层级**
基础套餐非常适合需要数据清理、可视化和训练有素的机器学习模型——一个快速、经济的起点。标准套餐增加了模型验证和测试、源代码和云部署,使其适用于需要实时、经过验证的解决方案的项目。高级套餐增加了性能监控、LLM微调和API集成,适用于需要维护和扩展的复杂企业级AI系统。
**为什么选择本服务**
2多年的真实机器学习和自动化经验,干净且注释良好的生产就绪代码,完整的数据保密性,以及100%满意度或退款政策。每项交付成果都经过文档化,以便您的团队可以自信地维护和在此基础上进行构建。
查看选项并购买 — 起价 $40.00
每位 Zinner 在加入平台前都会经过审查和批准。
所有服务均有我们的质量保证承诺支持。
您的付款受保护,直到您批准交付的工作。
比较套餐
| 特色 | 基本 | 标准 | 高级 |
|---|---|---|---|
| 交付时间 | 7 天 | 10 天 | 14 天 |
| 修订 | 无限 | 无限 | 3 |
| 基本数据清洗和预处理 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 基本数据可视化 (EDA) | ✓ | ✕ | ✕ |
| 机器学习模型训练(回归、分类或聚类) | ✓ | ✕ | ✕ |
| 模型文档 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 研究和特征工程 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 无限次修改 | ✓ | ✓ | ✕ |
| 基本套餐包含的所有内容 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 模型验证和测试 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 包含源代码 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 云部署 (AWS / Streamlit / FastAPI / Flask) | ✕ | ✓ | ✕ |
| 研究、预处理、模型创建和文档 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 标准层级中的所有内容 | ✕ | ✕ | ✓ |
| LLM微调(OpenAI、Llama、Langchain、LangGraph、RAG、LlamaIndex) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 您的应用程序或工作流的API集成 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 性能监控设置 | ✕ | ✕ | ✓ |
| AI代理和代理自动化(AutoGen、AWS SageMaker、AWS Bedrock) | ✕ | ✕ | ✓ |
| 生产就绪的后端和云部署 | ✕ | ✕ | ✓ |
作品集
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构建自定义ML、NLP和生成式AI解决方案


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请分享您的数据集(或其描述)、一份清晰的简报,解释您的目标,以及任何相关背景,例如行业、现有系统或首选输出格式。您提供的细节越多,我开始工作的速度和准确性就越快。
每个层级都包含数据清洗和预处理。如果您的数据特别复杂或碎片化,请在您的简报中描述,以便我在开始前确认范围。
我使用 Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Langchain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Llama、LlamaIndex、RAG、Flask、FastAPI、Streamlit、AWS SageMaker 和 AWS Bedrock 等。工具选择取决于最适合您的项目。
一旦提交了可交付成果,请通过订单聊天提出任何更改。基本和标准套餐包含无限次修订;高级套餐包含三轮修订。额外的修订轮次可作为附加项提供。
是的。数据保密性得到保证。您的数据仅用于完成您的订单,不会与任何第三方共享。
云部署意味着您的训练模型作为运行中的应用程序或端点(通常通过 AWS、FastAPI、Flask 或 Streamlit)进行托管和访问,因此它可以在真实环境中使用,而不仅仅是在本地机器上。
标准版提供经过验证、已部署的 ML 解决方案和源代码。高级版进一步提供 LLM 微调、与现有系统的 API 集成、性能监控和完整的代理 AI 功能——适合更复杂或企业级的需求。
如列表中所述,适用 100% 满意度或退款政策。请在修订过程中通过订单聊天沟通任何疑虑,以便及时解决。
客户评论
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Nofal 再次出色地完成了工作。他在识别需求以及如何利用现有数据解决这些需求方面非常有帮助且积极主动。我们一定会再次与 Nofal 合作。
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出色的工作,我对结果非常满意。强烈推荐。
Nofal的工作绝对出色。我们为一个基础微服务项目提供了复杂的范围,他提供了超出我们预期的解决方案。代码质量一流,具有生产级功能,如结构化JSON日志记录和具有指数退避的弹性连接逻辑。整个系统使用干净的Docker Compose设置完美容器化,并附带出色的文档。很少能找到一个不仅理解需求,而且使用现代最佳实践实现需求的开发人员。强烈推荐用于任何严肃的工程项目。
Nofal 不遗余力地确保他理解我的需求。他提出了建议,并迅速解决了我的任何问题。他与我进行了实时 Zoom 通话,共享屏幕,确保一切都按照我的要求处理妥当!我强烈推荐他!
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