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Ich werde OpenAI Whisper auf deinem eigenen Datensatz feinabstimmen
M. Sabtain Khan
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Suchst du nach einer individuellen Speech-to-Text (ASR)-Lösung mit OpenAI Whisper?
Ich helfe dir, OpenAI Whisper auf deinem eigenen Datensatz zu optimieren, um die Transkriptionsgenauigkeit für deine Sprache, deinen Akzent oder dein Fachgebiet zu verbessern. Egal, ob du an wissenschaftlicher Forschung, einer Geschäftsapplikation oder einem KI-Projekt arbeitest – ich liefere eine saubere, gut dokumentierte und zuverlässige Lösung.
Was ich machen kann
- Feinabstimmung von OpenAI Whisper mit deinem eigenen Datensatz
- Vorbereitung und Vorverarbeitung von Audiodatensätzen
- Training des Modells mit LoRA (PEFT)
- Bewertung der Modellleistung anhand der Word Error Rate (WER)
- Bereitstellung von Inferenzskripten für die Transkription
- Integration einer FastAPI-Inferenz-API (Premium)
- Dockerisierung des Projekts für einfache Einrichtung (Premium)
- Lieferung von sauberem, dokumentiertem Python-Quellcode
Was du bekommst
- Feinabgestimmtes Whisper-Modell
- Trainings- und Inferenzskripte
- Quellcode
- Evaluierungsergebnisse
- Dokumentation
Käuferanforderungen
Bitte stelle bereit:
- Dein Sprach- oder Audiodatensatz (oder Link zum Datensatz)
- Entsprechende Transkripte
- Zugang zu GPU-Ressourcen (Google Colab Pro, Kaggle, RunPod, AWS oder eigener Rechner) für das Modelltraining
- Projektanforderungen und gewünschtes Ergebnis
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit wir dein Projekt besprechen können.
Lerne M. Sabtain Khan kennen
M. Sabtain Khan
Machine Learning Engineer
- AusPakistan
- Mitglied seitFeb. 2026
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
Sprachen
Urdu, Englisch
I'm a Machine Learning Engineer with hands-on experience in Python, Machine Learning, Natural Language Processing (NLP), and Speech Recognition. My primary project involved fine-tuning OpenAI Whisper for Pashto Speech-to-Text using a custom dataset, where I worked on data preprocessing, model training, evaluation, and performance improvement.
I enjoy building reliable AI solutions, writing clean and maintainable Python code, and solving real-world problems with machine learning. I'm always eager to learn new technologies, collaborate with clients, and deliver quality work on time.
Automatische Übersetzung
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
F: Muss ich einen Datensatz bereitstellen?
A: Ja. Du solltest deinen Audiodatensatz (oder einen Download-Link zum Datensatz) zusammen mit den entsprechenden Transkripten bereitstellen. Falls du keinen Datensatz hast, kontaktiere mich bitte vor der Bestellung.
Q: Muss ich GPU-Ressourcen bereitstellen?
A: Ja. Das Feinabstimmen von Whisper erfordert erhebliche Rechenressourcen. Bitte stelle Zugang zu einer GPU-Umgebung wie Google Colab Pro, Kaggle, RunPod, AWS oder deinem eigenen Rechner bereit.
Q: Welche Whisper-Modelle kannst du feinabstimmen?
A: Ich kann mit Whisper Tiny, Base, Small, Medium und Large arbeiten, abhängig von deinen Projektanforderungen und verfügbaren GPU-Ressourcen.
F: Erhalte ich den Quellcode?
A: Ja. Alle Pakete beinhalten sauberen, gut dokumentierten Python-Quellcode. Je nach Paket erhältst du auch Trainingsskripte, Inferenzskripte und Projektdokumentation.
Q: Kannst du ein bestehendes Whisper-Modell verbessern?
A: Ja. Wenn du bereits einen trainierten Whisper-Checkpoint hast, kann ich ihn weiter feinabstimmen oder für eine neue Sprache oder ein neues Fachgebiet anpassen.
Q: Kannst du das Modell bereitstellen?
A: Das Premium-Paket beinhaltet Docker-Unterstützung und eine FastAPI-Inferenz-API. Vollständige Cloud-Bereitstellung (AWS, Azure, GCP usw.) ist nicht enthalten, es sei denn, es wird separat besprochen.
F: Woher weiß ich, welches Paket das richtige für mich ist?
A: Sende mir vor der Bestellung eine Nachricht. Ich prüfe deinen Datensatz, die Projektanforderungen und die verfügbaren Ressourcen und empfehle das passendste Paket.
