Vou criar um MVP personalizado de aprendizado de máquina

Sim. Para protótipos, geralmente começo com datasets abertos (Kaggle, HuggingFace, APIs públicas) que se encaixam no seu caso de uso, assim você consegue validar o conceito antes de investir na coleta de dados. Quando estiver funcionando, planejamos a estratégia de dados para a versão 2. Me envie uma mensagem com o problema que você está resolvendo.

Este serviço cria um protótipo ou MVP de ML do zero — modelo, demonstração, API. O serviço de fine-tuning é especificamente para adaptar grandes LLMs de código aberto (Llama, Mistral) ao seu domínio com LoRA/QLoRA. Se você não tiver certeza de qual escolher, envie sua case de uso e eu te orientarei para a melhor opção.

Sim, esse é o objetivo. Eu construo protótipos do mesmo jeito que construo sistemas de produção — código limpo, avaliação real, pronto para Docker. O nível Premium já é de padrão de produção. Para Basic/Standard, escalar depois significa adicionar monitoramento, pipelines de retraining e gerenciamento de carga, não reescrever tudo.

Sem problema. Trabalho com ambos — XGBoost e scikit-learn onde se encaixam, PyTorch e transformers do HuggingFace onde não se encaixam. Vou recomendar a abordagem mais simples que resolve seu problema. Jogar deep learning em tudo é como deixar o protótipo caro e lento.

Sim, posso assinar um acordo de confidencialidade antes de você compartilhar qualquer coisa sensível. É só enviar antes de começarmos. Para a maioria dos protótipos, os termos padrão do Fiverr cobrem confidencialidade, mas um NDA personalizado também funciona se seu time jurídico precisar.

Depende do problema. ML clássico pode funcionar com algumas centenas de exemplos limpos; deep learning geralmente precisa de milhares. Se estiver abaixo disso, podemos usar transfer learning, aumento de dados ou dados sintéticos. Me diga o que você tem e eu te digo na hora se é suficiente.