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Vou construir, integrar ou depurar sistemas locais de LLM e VLM
Daniel G
Sobre este Serviço
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Eu construo, integro, soluciono problemas e otimizou sistemas de IA locais baseados em LLMs e VLMs.
Trabalho diretamente com runtimes e infraestrutura de modelos locais, incluindo llama.cpp/ggml, GGUF, Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, Ollama, CUDA, Python e C++.
Posso ajudar com:
- Instalação e implantação de LLM/VLM local
- Configuração ou depuração de llama.cpp e GGUF
- Inferência em GPU/CPU e otimização com CUDA
- Integração com Python e fluxos de trabalho de IA personalizados
- Treinamento LoRA/QLoRA e adaptação de modelos
- Pipelines de OCR, IA para documentos, áudio e processamento de dados
- Ferramentas de IA internas/privadas e automação
- Diagnóstico, telemetria, testes e problemas de desempenho
- Integração com banco de dados e aplicativos
Uma implementação significa um componente de IA claramente definido, tarefa de integração ou implantação. Sistemas mais complexos podem ser divididos em múltiplas implementações.
Como projetos de IA locais variam bastante em hardware, modelos e escopo, por favor, entre em contato antes de fazer o pedido se seu projeto for complexo ou precisar de desenvolvimento personalizado.
Conheça mais sobre Daniel G
Daniel G
Python AIML Developer
- A partir dePolônia
- Membro desdeago. de 2026
- Responde em aprox.:2 horas
Idiomas
Polonês, Inglês
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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Perguntas frequentes
Tradução automática
Devo entrar em contato com você antes de fazer um pedido?
Sim, especialmente para projetos personalizados ou complexos. Sistemas de IA locais variam bastante dependendo do modelo, hardware, sistema operacional e integrações necessárias. Envie-me uma descrição breve do seu projeto primeiro para que eu possa confirmar o pacote e escopo adequados.
Com quais modelos e runtimes de IA local você trabalha?
Trabalho com sistemas locais de LLM e VLM incluindo Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, modelos GGUF, llama.cpp/ggml, Hugging Face e Ollama, além de integrações personalizadas em Python e C++.
Você consegue solucionar problemas em uma configuração de LLM local existente?
Sim. Posso diagnosticar problemas envolvendo llama.cpp, modelos GGUF, offloading de CUDA/GPU, inferência em CPU/GPU, configuração de modelos, integrações em Python, problemas de desempenho e pipelines de IA locais.
Você pode me ajudar a escolher o modelo certo para meu hardware?
Sim. Posso avaliar seu CPU, GPU, VRAM, RAM e caso de uso, e recomendar o tamanho do modelo, quantização e configuração de implantação mais adequados.
Você oferece treinamento LoRA ou QLoRA e adaptação de modelos?
Sim, quando o escopo do projeto e o hardware disponível tornam isso apropriado. Os requisitos de treinamento dependem muito do modelo, do conjunto de dados, da memória da GPU e do resultado esperado, então entre em contato antes de solicitar o trabalho de treinamento.
A solução pode rodar totalmente localmente sem enviar dados para APIs externas de IA?
Sim. Sou especializado em sistemas de IA locais e posso criar soluções onde modelos e dados permanecem no seu hardware, desde que o modelo e a infraestrutura suportem isso.
