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Ich werde eine Full-Stack Nextjs AI Web App mit Python ML Backend erstellen
Ich bin Bachelor-Student der Softwaretechnik an der University of Westminster und ein Profi im Bereich AI Engineering. Ich spezialisiere mich darauf, die Lücke zwischen fortschrittlichem Machine Learn...
Über diesen Service
Benötigst du eine maßgeschneiderte, leistungsstarke AI Webanwendung oder SaaS MVP?
Viele können ein einfaches Frontend bauen, und viele können ein Modell trainieren, aber nur wenige können die Lücke schließen, um ein produktionsbereites System zu entwickeln. Ich bin Student der Softwaretechnik mit Erfahrung in der Unternehmens-R&D, der ML-Pipelines und Full-Stack-Systeme bei einem nationalen Telekommunikationsanbieter entwickelt hat. Ich spezialisiere mich darauf, Next.js-Frontends mit skalierbaren Python ML-Backends zu verbinden.
Was ich liefere:
Full-Stack AI Apps: Interaktive UIs mit Next.js & Tailwind CSS, unterstützt durch robuste FastAPI- oder Flask-APIs.
Fortgeschrittene ML-Pipelines: Benutzerdefinierte Modellbereitstellung, Training und Feature Engineering (XGBoost, Transformers)[cite: 1].
Produktionsoptimierung: Modellumwandlung in ONNX Runtime für eine Latenz unter einer Sekunde, um deine Cloud-Kosten zu senken[cite: 1].
Sichere Datenbankeinrichtung: Nahtlose Integration mit MySQL- und Firebase-Architekturen[cite: 1].
*** BITTE SCHREIBE MIR VOR DER BESTELLUNG, damit wir deine genauen Projektanforderungen besprechen und die perfekte Architektur entwerfen können! ***
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich die AI-Modelle oder APIs bereitstellen?
Wenn du ein bestehendes trainiertes Modell oder eine spezielle API (wie OpenAI, HuggingFace) hast, integriere ich sie[cite: 1]. Falls nicht, können wir die Erstellung oder das Training einer maßgeschneiderten Python ML-Pipeline von Grund auf besprechen, abhängig von deinen Projektanforderungen.
Wie stellst du sicher, dass die AI-App schnell läuft?
Ich nutze moderne Frontend-Architekturen wie Next.js zusammen mit Backend-Optimierungstechniken, wie der Umwandlung schwerer Python-Modelle in ONNX-Runtimes, um eine Latenz unter einer Sekunde in der Produktion zu garantieren.
