Ich erstelle ein maßgeschneidertes Machine-Learning-MVP

Ja. Für Prototypen starte ich oft mit offenen Datensätzen (Kaggle, HuggingFace, öffentliche APIs), die deinem Anwendungsfall entsprechen, damit du das Konzept validieren kannst, bevor du in Datensammlung investierst. Sobald es funktioniert, planen wir die Datenstrategie für v2. Schreib mir, welches Problem du löst.

Dieser Service baut einen ML-Prototyp oder MVP von Grund auf — Modell, Demo, API. Das Fine-Tuning-Gig ist speziell dafür da, große Open-Source-LLMs (Llama, Mistral) mit LoRA/QLoRA an dein Fachgebiet anzupassen. Wenn du dir unsicher bist, was besser passt, schick mir dein Anwendungsfall und ich sage dir, was das Richtige ist.

Ja, genau das ist das Ziel. Ich baue Prototypen genauso wie Produktionssysteme — sauberer Code, echte Evaluation, Docker-kompatibel. Die Premium-Stufe ist bereits produktionsreif. Für Basic/Standard bedeutet späteres Skalieren, Monitoring, Retraining-Pipelines und Lastenmanagement hinzuzufügen, nicht alles neu zu schreiben.

Kein Problem. Ich arbeite in beiden Bereichen — XGBoost und scikit-learn, wo sie passen, sowie PyTorch und HuggingFace Transformers, wo sie nicht passen. Ich empfehle den einfachsten Ansatz, der dein Problem löst. Deep Learning bei jedem Problem einzusetzen, macht Prototypen teuer und langsam.

Ja, ich unterschreibe gern eine, bevor du sensible Daten teilst. Schick sie einfach rüber, bevor wir starten. Für die meisten Prototypen decken die Standard-Fiverr-Bedingungen die Vertraulichkeit ab, aber ein individuelles NDA ist auch okay, wenn dein Rechtsteam das verlangt.

Kommt auf das Problem an. Klassisches ML funktioniert mit ein paar Hundert sauberen Beispielen; Deep Learning braucht meist Tausende. Wenn du darunter liegst, können wir Transfer Learning, Data Augmentation oder synthetische Daten verwenden. Schreib mir, was du hast, und ich sage dir ehrlich, ob das reicht.