Ich werde leichte Modelle für Textklassifikation feinabstimmen
Softwareentwickler
Über diesen Service
Möchtest du Kunden-Tickets klassifizieren, E-Mails sortieren oder Bewertungen moderieren, ohne teure Cloud-APIs zu verwenden? Ich werde ein leichtes Textklassifikationsmodell (wie BERT-small) an deine Geschäftsdaten anpassen, um es lokal und DSGVO-konform auszuführen – ohne laufende Kosten.
Was ich mache:
- Datenvorverarbeitung: Ich prüfe und bereinige dein Trainingsdataset (JSON/CSV).
- Individuelle Feinabstimmung: Das Modell wird auf deine spezifischen Kategorien trainiert (z.B. Ticket-Weiterleitung, Intent-Erkennung, Sentiment-Analyse).
- Evaluation & Optimierung: Tests auf maximale Genauigkeit und Umwandlung in ONNX (Premium) für schnelle CPU-Inferenz.
Was du bekommst:
- Produktionsbereite Modellgewichte (PyTorch/HuggingFace oder ONNX).
- Sauberes Python-Trainingsskript (Standard/Premium).
- Kurze Anleitung, um das Modell per Code zu laden.
So funktioniert es:
1. Stelle dein gelabeltes JSON/CSV-Dataset bereit.
2. Ich trainiere das Modell auf meiner Hardware.
3. Ich liefere die optimierten Dateien.
️ BITTE KONTAKTIERE MICH VOR DER BESTELLUNG, um die Machbarkeit deines Datasets und Projekts zu prüfen!
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Colab
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche spezifischen Modelle verwendest du für die Feinabstimmung?
Ich spezialisiere mich auf leichte, hoch effiziente Transformer-Architekturen wie BERT-small und DistilBERT. Diese Modelle bieten das perfekte Gleichgewicht zwischen hoher Genauigkeit und niedrigen Hardware-Anforderungen.
Ist das endgültige Modell vollständig DSGVO-konform?
Ja. Da du die rohen Modellgewichte erhältst, um sie lokal auf deiner eigenen Infrastruktur oder auf Kundengeräten auszuführen, werden keine Daten an externe Cloud-APIs gesendet. Deine Kundendaten bleiben strikt in deiner Umgebung.

