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关于此服务的关键详情,帮助您做出决定。由 Zinn Hub 生成,非卖家生成。

ML堆栈覆盖

LangChain, PyTorch, TensorFlow, AWS
涵盖广泛的 ML 和生成 AI 框架,包括 LangChain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、LLaMA、RAG 以及 AWS SageMaker 和 Bedrock 等云平台。

部署就绪

Boost 等级($340+)可用
云部署、源代码交付和 API 集成在升级版中提供,使其适用于需要超出原型制作的生产就绪输出的项目。

交付窗口

7–14 天,具体取决于等级
基础套餐在7天内交付,并提供无限次修改。高级套餐延长至14天,并增加了微调、性能监控和API集成——该级别不包含修改。

基本切入点

数据清理、可视化和机器学习训练
基本套餐侧重于基础机器学习任务——数据预处理、基本模型训练和文档——使其成为早期或探索性项目的实用起点。

您将收到

格式:
数字文件
源文件
书面报告
Cloud Link
交付方式:
订单经理
说明: 可交付成果通过订单管理器以生产就绪的 Python 源文件和模型文档的形式共享。标准和高级套餐还包括指向已部署应用程序或端点的云链接。书面技术报告可作为可选附加项提供。所有文件都清晰标记和注释,便于交接。

完整描述

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

✓
经过审查的专业人士
每位 Zinner 在加入平台前都会经过审查和批准。
✓
质量保证
所有服务均有我们的质量保证承诺支持。
✓
安全支付
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

卖家与此 Zinn 相关的工作示例。

构建自定义ML、NLP和生成式AI解决方案

构建自定义ML、NLP和生成式AI解决方案

额外信息

为什么选择我

经验:2+ 年在伦敦的真实机器学习和自动化工程经验。
代码质量:所有代码都是干净的、注释完善的且生产就绪 — 编写以供您的团队维护和扩展。
数据保密性:您的数据以完全保密的方式处理,仅用于完成您的订单。
满意度政策:100%每份订单均提供满意度或退款政策。

我使用的工具

机器学习与深度学习:Python、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
生成式AI和LLMs:Langchain、LangGraph、AutoGen、OpenAI、Llama、LlamaIndex、RAG
云与部署:AWS SageMaker, AWS Bedrock, Flask, FastAPI, Streamlit

完美适合

适合此服务的人群:需要第一个预测模型的初创公司、用AI代理自动化运营的企业、需要高级分析的研究人员、想要生产就绪ML代码和文档的团队

常见问题

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。

出色的体验!卖家交付了一个高质量的机器学习模型,满足了我所有的要求。周转快,代码整洁,非常专业。肯定会再次与他合作!

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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分类

Zinner 政策

使用 AI 代理构建机器学习 NLP Gen AI 应用程序

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