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Farò il fine tuning di bert per classificazione del sentiment e inferenza
M Ahmed Imtiaz
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Effettuerò il fine-tuning di un modello BERT (Hugging Face) per compiti di classificazione del sentiment o del testo e consegnerò un checkpoint del modello pronto all’uso, tokenizer, script di inferenza e notebook di valutazione. Questo include preprocessing dei dati, codifica delle etichette, ciclo di training, metriche di valutazione (precisione/richiamo/F1) e istruzioni per eseguire l’inferenza localmente.
Consegne:
- Checkpoint del modello addestrato e tokenizer (formato PyTorch/Hugging Face)
- Notebook Jupyter che mostra i passaggi di training e valutazione
- predict.py per inferenza facile (carica modello + tokenizer)
- Rapporto di valutazione breve e suggerimenti per migliorare le prestazioni (augmentation dei dati, bilanciamento delle classi, iperparametri)
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M Ahmed Imtiaz
- DaPakistan
- Membro daset 2025
Lingue
Urdu, Inglese
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker.
I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.
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