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Vou construir um aplicativo local de processamento de imagem com ML em streamlit sql
Consultor de Ciência de Dados e IA
Oi, eu sou SOHEL RANA, um serviço dedicado de IA orientada por dados, focado em ajudar empresas a crescer.
Com mais de 4 anos de experiência prática, eu me especializo em entregar resultados de alta q...
Sobre este Serviço
Pare de pagar taxas mensais recorrentes de SaaS na nuvem. Mantenha seus dados empresariais 100% privados com uma solução personalizada, local e em Python.
Eu crio aplicativos independentes, offline, de Visão Computacional (CV) e Deep Learning feitos sob medida para laboratórios médicos, redes de e-commerce e fábricas industriais.
Como funciona:
Você recebe uma pasta de workspace offline. Descompacte, abra seu terminal, digite python run.py e o aplicativo inicia automaticamente na sua janela do navegador local. Todos os modelos de visão processam as imagens localmente usando pesos leves, otimizados e super rápidos.
️ Recursos técnicos:
- Integração dupla: Faça upload de pastas de imagens OU conecte-se diretamente a bancos de dados ao vivo
- Modelos avançados de visão: Detecção automática de anomalias de alta precisão, classificação de imagens, rastreamento de objetos ou segmentação de tumores.
- Pipeline de banco de dados: Scripts automatizados que registram previsões e métricas diretamente nas suas tabelas SQL locais.
Visão geral dos níveis:
- Básico: Auditoria do esquema de dataset visual e script de pré-processamento OpenCV limpo.
- Standard: Motor de visão ML central + aplicativo de upload em lote de imagens no Streamlit.
- Premium: Motor avançado de previsão CV + conexão ao banco de dados SQL ao vivo
Por favor, envie uma mensagem para verificar o esquema do seu dataset antes de fazer o pedido!
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Vou conseguir rodar isso sozinho sem conhecimento de programação?
Sim, com certeza. Incluo um script de lançamento com 1 clique (run.bat ou comando no terminal) e um guia em vídeo simples para você abrir o aplicativo instantaneamente.
Você consegue integrar modelos específicos como YOLOv8 ou pesos personalizados do PyTorch?
Sim. Costumo criar aplicativos usando YOLO, OpenCV, Mediapipe e transformers do Hugging Face. Você pode fornecer seus próprios pesos treinados sob medida.
Podemos fazer uma chamada no Zoom ou Google Meet se eu ficar preso na configuração?
Sim. Se a documentação não for suficiente, podemos fazer uma chamada de compartilhamento de tela aprovada pela Fiverr para configurar tudo juntos.
Você fornece dados de exemplo para testar o aplicativo primeiro?
Sim. Entrego o aplicativo pré-carregado com um banco de dados SQLite fictício e imagens de exemplo para você verificar se funciona perfeitamente antes de conectar seus dados reais.
