Ich entwickle eine Full-Stack-Computer-Vision-AI-SaaS-Webanwendung


Über diesen Service
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Mach dein Computer Vision Modell zu einer profitablen Webplattform.
Standard-Webarchitekturen stürzen bei schweren Bild- und Videoverarbeitungsaufgaben ab. Die meisten Webentwickler verstehen einfach nicht die Infrastruktur, die für AI-Inference nötig ist.
Ich entwickle Full-Stack-Webanwendungen, die speziell für Computer Vision SaaS ausgelegt sind. Mit React/Next.js für ein responsives Frontend und Python (FastAPI/PyTorch) für ein robustes Backend liefere ich eine vollständige, einsatzbereite Architektur, die deine AI-Lösung sicher weltweit skalieren kann.
Services:
- Full-Stack SaaS: Elegantes React/Next.js-Frontend mit einem leistungsstarken Python-Backend.
- AI API Integration: Wrapping von PyTorch/ONNX-Modellen in sichere, produktionsreife Endpunkte.
- Heavy Media Handling: Asynchrone Aufgabenverarbeitung, um Timeouts bei großen Video- oder Bilduploads zu vermeiden.
- Deployment Setup: Dockerisierte Pipelines, bereit für den Einsatz auf GPU-Cloud-Instanzen oder VDS.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um die Details deines Projekts zu besprechen und ein genaues Angebot zu erhalten.
Ich freue mich auf die Zusammenarbeit und darauf, deine Ideen zum Leben zu erwecken!
Lerne Yagiz Cem K. kennen
Computer Vision, 3D Graphics, HPC Engineer
- AusTürkei
- Mitglied seitJuni 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung7 Monate
Sprachen
Türkisch, Englisch
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FAQ
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Wo wird diese Webanwendung gehostet?
Computer Vision Modelle benötigen spezielle Hardware, oft GPUs. Ich containerisiere den gesamten Stack mit Docker, was die Bereitstellung auf jeder Plattform erleichtert, egal ob AWS, GCP oder andere.
Trainierst du das AI-Modell oder baust nur die Website?
Dieses Gig konzentriert sich auf den Aufbau der Full-Stack-Webinfrastruktur um ein bestehendes Modell. Wenn du ein individuelles Modell von Grund auf brauchst, kontaktiere mich für ein spezielles Angebot.
Wie gehst du mit Nutzer-Uploads und Speicherung um?
Ich richte sichere Cloud-Speicher-Buckets ein, die mit dem Backend verbunden sind. So wird verhindert, dass die Festplatte des Webservers mit Nutzerbildern voll läuft, und das System bleibt skalierbar.
