Ich entwickle Machine Learning, NLP, AI Apps, AI Agenten, AI Integration, AI Automation, LLM

Ich verwende Python mit Bibliotheken wie TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, Numpy, SpaCy, Langchain, Transformers von Hugging Face, LlamaIndex, Ollama, Gradio, Streamlit, Chainlit, OpenAI API, Gemini, ChatGPT, DALL-E, FastAPI, Flask, Django, Elasticsearch, Qdrant, Neo4j, SQL, PostgreSQL.

Der Zeitrahmen hängt von der Komplexität und den Anforderungen des Projekts ab. Ich bemühe mich, alle Projekte termingerecht und unter Gewährleistung der Qualität abzuliefern.

Tatsächlich hängt die Genauigkeit von der Qualität und Quantität der Daten ab. Darüber hinaus spielt auch die Modellkomplexität eine Rolle. Wir sind stets bestrebt, ein allgemeineres Modell zu entwickeln, anstatt eines, das über- oder unterangepasst ist.

Ich habe zwei NVIDIA RTX 6000 GPUs mit jeweils 24 GB VRAM, die insgesamt 48 GB GPU-Speicher bieten.

Ja, ich stehe Ihnen rund um die Uhr zur Verfügung, um Ihre Fragen zu Ihren Problemen und Bedürfnissen zu beantworten. Ich helfe Ihnen gerne.

Ich habe einen Master-Abschluss in Data Science und über 7 Jahre Erfahrung als Machine Learning Engineer. Ich leite ein privates Unternehmen, betreue Regierungs- und kommerzielle Projekte und arbeite als Vollzeit-Freiberufler. Ich habe mehr als 85 Projekte abgeschlossen, Dokumente sind auf Anfrage erhältlich.

Ich werde eine Geheimhaltungsvereinbarung unterzeichnen, um sicherzustellen, dass Ihre Privatsphäre meine oberste Priorität ist. Wenn Sie keinen Zugriff auf die Daten gewähren können, teilen Sie mir bitte die Details und die Art der Daten mit. Ich werde einen Open-Source-Datensatz verwenden, um Ihr Problem zu lösen. Ich garantiere zu 100 % einen reibungslosen Übergang zu Ihren lokalen Daten.

Ich verfüge über 48 GB Rechenleistung und kann Modelle mit bis zu 13 Milliarden Parametern vollständig optimieren. Größere Modelle kann ich jedoch mithilfe von Techniken wie LoRA und QLoRA optimieren. Ich bin auf parametereffizientes Feintuning spezialisiert. Darüber hinaus kann ich Cloud-Dienste nutzen, die jedoch nicht automatisch angepasst werden.

Ich verfüge über optimierte Text-zu-Text-LLMs wie Falcon, Llama, CodeLlama, Mistral, Phi, Gemini, GPT-2 und Gemma. Für Bild-zu-Text verwende ich LLava und idefics und für Text-zu-Bild stabile Diffusionsmodelle. Für Text-zu-Sprache verwende ich das Whisper-Modell. Ich kann jedes LLM an Ihre Bedürfnisse anpassen.

Ich habe Elasticsearch in mehr als 10 Anwendungen eingesetzt, darunter auch RAG-Anwendungen. Darüber hinaus habe ich Qdrant und Neo4j in 6 RAG-Anwendungen verwendet.