Scriverò di machine learning, nlp, ai, agente ai, integrazione ai, automazione ai, llm

Utilizzo Python con librerie come TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, Numpy, SpaCy, Langchain, Transformers di Hugging Face, LlamaIndex, Ollama, Gradio, Streamlit, Chainlit, API di OpenAI, Gemini, ChatGPT, DALL-E, FastAPI, Flask, Django, Elasticsearch, Qdrant, Neo4j, SQL, PostgreSQL..

I tempi di consegna dipendono dalla complessità e dai requisiti del progetto. Mi impegno a consegnare tutti i progetti nei tempi previsti, garantendone la qualità.

In realtà, l'accuratezza dipende dalla qualità e quantità dei dati. Inoltre, la complessità del modello conta molto. Cerchiamo sempre di fornire un modello più generalizzato piuttosto che uno che overfitta o underfitta.

Ho due GPU NVIDIA RTX 6000, ciascuna con 24 GB di VRAM, per un totale di 48 GB di memoria GPU.

Sì, sono disponibile 24/7 per rispondere alle tue domande riguardo ai tuoi problemi e bisogni. Sono felice di aiutarti.

Ho una laurea magistrale in Data Science e oltre 7 anni di esperienza come ingegnere di machine learning. Gestisco una società privata, seguo progetti governativi e commerciali, e lavoro come freelancer a tempo pieno. Ho completato più di 85 progetti, con documenti disponibili su richiesta.

Firmerò un accordo di riservatezza (NDA) per garantire che la tua privacy sia la mia massima priorità. Se non puoi fornirmi l'accesso ai dati, ti prego di condividerne i dettagli e la natura. Utilizzerò un set di dati open source per risolvere il tuo problema. Garantisco al 100% una transizione fluida ai tuoi dati on-premise.

Ho 48 GB di potenza di calcolo e posso fare fine-tuning completo di modelli fino a 13 miliardi di parametri. Tuttavia, posso fare fine-tuning di modelli più grandi utilizzando tecniche come LoRA e QLoRA. Mi specializzo in fine-tuning efficiente in termini di parametri. Inoltre, posso usare servizi cloud, ma comporta costi.

Ho fatto fine-tuning di LLM testo-testo come Falcon, Llama, CodeLlama, Mistral, Phi, Gemini, GPT-2 e Gemma. Per immagini-testo, uso LLava e idefics, e per testo-immagine, utilizzo modelli di Stable Diffusion. Per testo-parlato, uso il modello Whisper. Posso fare fine-tuning di qualsiasi LLM per soddisfare le tue esigenze.

Ho utilizzato Elasticsearch in più di 10 applicazioni, incluse applicazioni RAG. Inoltre, ho usato Qdrant e Neo4j in 6 applicazioni RAG.