Vou implementar artigos de pesquisa em IA e ML em pytorch e colocar em produção
Aprendizado de máquina, Inteligência Artificial, Visão Computacional
Sobre este Serviço
Você está tendo dificuldades para transformar pesquisas de ponta em IA/ML em soluções práticas e prontas para produção? Com minha expertise em PyTorch, Visão Computacional e IA Generativa, posso levar artigos de pesquisa da teoria para a implementação no mundo real.
O que eu ofereço:
- Analisar e implementar cuidadosamente artigos de pesquisa em IA/ML usando PyTorch.
- Reproduzir experimentos com alta fidelidade (mesmas arquiteturas, estratégias de treinamento, conjuntos de dados).
- Fornecer código limpo e bem documentado que você pode facilmente expandir.
- Otimizar modelos para implantação (ONNX, TensorRT, TFLite, TorchScript).
- Implantar como APIs ou módulos usando FastAPI, Docker ou Gradio.
Por que me escolher?
- Mais de 2200 problemas resolvidos em Algoritmos & Estruturas de Dados.
- Engenheiro de IA profissional que trabalhou com modelos generativos
- Histórico sólido de implementação de aplicativos utilizáveis de pesquisa
- Experiência em PyTorch, C++, Python, Android NDK, OpenGL, FastAPI, Docker.
Linguagem de programação:
Python
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JAVA
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MLflow
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de artigos você pode implementar?
Posso trabalhar com artigos relacionados a Visão Computacional, IA Generativa e NLP - incluindo CNNs, RNNs, Transformers, GANs e Modelos de Difusão.
Você garante os mesmos resultados do artigo?
Reproduzirei o artigo fielmente, mas resultados exatos podem variar dependendo da disponibilidade do conjunto de dados, recursos de treinamento e hiperparâmetros.
Você pode implantar o modelo em produção?
Sim! Posso otimizar e implantar o modelo como uma API, serviço Docker ou solução móvel/edge (ONNX, TensorRT, TFLite).
Vocês fornecem conjuntos de dados?
Se o conjunto de dados for público, usarei. Caso contrário, você precisa fornecer conjuntos de dados proprietários.
Você assina NDAs?
Sim, respeito a confidencialidade e posso assinar NDAs, se necessário.
