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Ich werde lokale LLM- und VLM-Systeme bauen, integrieren oder debuggen
Daniel G
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Ich baue, integriere, behebe Fehler und optimiere lokale KI-Systeme basierend auf LLMs und VLMs.
Ich arbeite direkt mit lokalen Model-Laufzeiten und Infrastruktur, einschließlich llama.cpp/ggml, GGUF, Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, Ollama, CUDA, Python und C++.
Ich kann bei folgenden Themen helfen:
- Lokale LLM/VLM-Installation und Deployment
- Konfiguration oder Debugging von llama.cpp und GGUF
- GPU/CPU-Inferenz und CUDA-Optimierung
- Python-Integration und individuelle KI-Workflows
- LoRA/QLoRA-Training und Modellanpassung
- OCR, Dokumenten-KI, Audio- und Datenverarbeitungs-Pipelines
- Interne/private KI-Tools und Automatisierung
- Diagnose, Telemetrie, Tests und Leistungsprobleme
- Datenbank- und Anwendungsintegration
Eine Implementierung bedeutet eine klar definierte KI-Komponente, Integration oder Deployment-Aufgabe. Komplexere Systeme können in mehrere Implementierungen aufgeteilt werden.
Da lokale KI-Projekte stark variieren in Hardware, Modellen und Umfang, kontaktiere mich bitte vor der Bestellung, wenn dein Projekt komplex ist oder eine individuelle Entwicklung erfordert.
Lerne Daniel G kennen
Daniel G
Python AIML Developer
- AusPolen
- Mitglied seitAug. 2026
- ⌀ Antwortzeit2 Stunden
Sprachen
Polnisch, Englisch
I am a PhD in Physics and MSc in Biochemistry working as an independent Python and AI/ML developer. I specialize in local Large Language Models (LLMs), Vision-Language Models (VLMs), and model optimization using tools like llama.cpp, GGUF, and LoRA. My scientific background supports my rigorous approach to debugging and complex system design.
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FAQ
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Soll ich Sie kontaktieren, bevor Sie eine Bestellung aufgeben?
Ja, besonders bei individuellen oder komplexen Projekten. Lokale KI-Systeme variieren erheblich je nach Modell, Hardware, Betriebssystem und erforderlichen Integrationen. Schick mir zuerst eine kurze Beschreibung deines Projekts, damit ich das passende Paket und den Umfang bestätigen kann.
Mit welchen lokalen KI-Modellen und Laufzeiten arbeitest du?
Ich arbeite mit lokalen LLM- und VLM-Systemen, einschließlich Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, GGUF-Modellen, llama.cpp/ggml, Hugging Face und Ollama sowie individuellen Python- und C++-Integrationen.
Kannst du ein bestehendes lokales LLM-Setup debuggen?
Ja. Ich kann Probleme mit llama.cpp, GGUF-Modellen, CUDA/GPU-Offloading, CPU/GPU-Inferenz, Modellkonfiguration, Python-Integrationen, Leistungsproblemen und lokalen KI-Pipelines diagnostizieren.
Kannst du mir bei der Auswahl des richtigen Modells für meine Hardware helfen?
Ja. Ich kann deine verfügbaren CPU-, GPU-, VRAM-, RAM- und Anwendungsfälle bewerten und eine passende Modellgröße, Quantisierung und Deployment-Konfiguration empfehlen.
Bietest du LoRA- oder QLoRA-Training und Modellanpassung an?
Ja, wenn der Projektumfang und die verfügbare Hardware es sinnvoll machen. Die Trainingsanforderungen hängen stark vom Modell, Datensatz, GPU-Speicher und den erwarteten Ergebnissen ab. Kontaktiere mich bitte vor der Bestellung von Trainingsarbeiten.
Kann die Lösung vollständig lokal laufen, ohne Daten an externe KI-APIs zu senden?
Ja. Ich spezialisiere mich auf lokale KI-Systeme und kann Lösungen entwerfen, bei denen Modelle und Daten auf deiner eigenen Hardware verbleiben, sofern das gewählte Modell und die Infrastruktur dies unterstützen.
