Costruirò agent rag e fine-tuning di llm
Ingegnere AI Data Scientist
Informazioni su questo servizio
sviluppatore di AI generativa | ingegnere AI | ingegnere algoritmi
Un ingegnere AI di Singapore, con anni di esperienza pratica su progetti di AI, LLM e applicazioni AI deployate su Edge per aiutare start-up e piccole imprese a integrare l'AI nel loro business. Ha lavorato professionalmente in grandi aziende come Intel, Mediatek e Jabil - fornendo soluzioni e design di riferimento AI a clienti di livello 1 come Google, Lenovo e Asus. Ha esperienza nella pubblicazione di articoli di ricerca sul Reinforcement Learning finanziario.
I miei servizi / competenze:
- Fine-tuning di LLM locali - fine-tuning di LLM fino a 14B con Lora usando una GPU 5090.
- RAG LLM - chunking, ingestion, retrieval, multimodale.
- Agenti LLM, MCP e workflow.
- Integrazione e backend LLM - OpenAI, Huggingface, Ollama, vLLM
- MLOps/LLMOps - CICD, AWS, MLFlow, Grafana, Langfuse/Langsmith.
- Sviluppo di app alimentate da AI - React, Tauri.
- Algoritmi e ottimizzazioni AI - Transformers, BERT, SPD, MOE, Matformer, quantizzazione.
I miei strumenti:
- Framework: Unsloth / Langchain / Llamaindex / Huggingface / OpenAI / Ollama / Vectordb
- Lingue: Python / C++ / React / Tauri
- IDE: Vscode
Framework:
Scikit-learn
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keras
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PyTorch
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Panda
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Altro
Tipo di dati:
Testo
Linguaggio di programmazione:
Python
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SQL
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Colab
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MLflow
Strumenti:
Quaderno jupyter
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tensorflow
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Excel
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MLflow
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Colab
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Altro
API:
OpenAI
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Dobbiamo fornire i nostri documenti?
È opzionale. Verrà creato un pipeline generico di ingestione file se non viene fornito alcun dataset.
Supporti RAG multimodale?
Può supportare la modalità immagine. Due modalità di supporto: Grounded, convertendo le immagini in testo e vettorializzandole come testo. Hybrid, vettorializzando le immagini originali nello stesso spazio vettoriale dei testi.
Fai agenti o finetuning di LLM?
Dipende dalla portata e scala del progetto. I prezzi possono variare, ma possiamo discuterne.

