Costruirò riassunto di testo, classificazione o analisi del sentiment
Ingegnere AIML e Data Scientist
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di estrarre il significato da grandi volumi di testo? Costruisco pipeline NLP pronte per la produzione usando modelli transformer all'avanguardia (T5, BERT, DistilBERT) per riassunto, analisi del sentiment, classificazione del testo e altro.
Ho perfezionato un modello T5 sui dati di riassunto di dialoghi e l'ho distribuito come API REST FastAPI live con un'interfaccia web completa di tokenizzazione, decodifica con beam search e fallback automatico su GPU/CPU. Farò lo stesso per il tuo caso d'uso.
Cosa consegno
- Modello transformer fine-tuned o pre-addestrato per il tuo compito NLP specifico
- Pipeline di inferenza completa: tokenizzazione, troncamento, decodifica
- Endpoint REST FastAPI in modo che la tua app possa inviare testo e ricevere output
- Opzionale: semplice interfaccia web (HTML/CSS) per demo del modello
- Fallback GPU (CUDA/MPS) e CPU per distribuzione cross-device
- Codice documentato + istruzioni di deployment
Requisiti dell'acquirente
- Quale compito NLP? (riassunto, sentiment, classificazione, Q&A, altro)
- Testo di esempio o dataset (almeno 1020 esempi per il fine-tuning)
- Hai bisogno di un endpoint API, script Python o interfaccia web?
- In quale lingua è il tuo testo? (inglese, altro?)
- Hai dati di training etichettati per il fine-tuning o usi solo pre-addestrati?
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Java
API:
Google Cloud Vision API
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
Excel
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduzione automatica.
Quali modelli transformer usi?
Varianti di T5 e BERT per la maggior parte dei compiti. Scelgo il miglior modello per il tuo caso d'uso e budget.
Ho bisogno di una GPU per eseguire l'output?
No — costruisco anche fallback CPU. Funziona su qualsiasi macchina, anche se leggermente più lento senza GPU.
