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Costruirò e distribuirò modelli di visione artificiale in Python con pytorch
Jiaxin L
Informazioni su questo servizio
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Stai cercando soluzioni personalizzate di Computer Vision su misura per il tuo progetto? Sei nel posto giusto!
Sono specializzato nello sviluppo, addestramento, ottimizzazione e distribuzione di modelli all'avanguardia di Computer Vision e Deep Learning usando PyTorch e Python.
Ciò che offro:
- Rilevamento e tracciamento oggetti: YOLO (v8/v9/v10/v11), Faster R-CNN, DeepSORT
- Classificazione e segmentazione immagini: ResNet, Vision Transformers (ViT), Mask R-CNN, UNet
- Riconoscimento facciale e stima della posa: MediaPipe, OpenCV
- Training di modelli personalizzati: Preprocessing dati, augmentation, transfer learning e tuning degli hyperparametri
- Distribuzione: API REST con FastAPI/Flask, containerizzazione con Docker e setup pronto per il cloud
Stack tecnologico:
- Framework: PyTorch, OpenCV, Torchvision, Scikit-learn
- Distribuzione e strumenti: Docker, FastAPI, Flask, ONNX, Git
Perché scegliermi?
- Codice pulito, ben documentato e pronto per la produzione
- Comunicazione rapida e supporto completo
- Modelli ad alta precisione ottimizzati per la velocità di inferenza
Contattami pure per discutere delle tue esigenze e dataset prima di ordinare!
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Jiaxin L
AI Application Developer Machine Learning Engineer
- DaCina
- Membro daset 2026
Lingue
Cinese, Inglese
I am a computer science master's student and AI developer focused on computer vision and LLM applications. I have independently delivered 10+ commercial projects, including AI API gateways and real-time speech translation systems. I own the full delivery cycle from architecture to deployment.
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FAQ
Traduzione automatica.
Di quali informazioni hai bisogno prima di iniziare?
Contattami prima di ordinare! Ho bisogno di una descrizione chiara del tuo problema, dettagli sul dataset (formato, dimensione, etichette), metriche di precisione/velocità desiderate e l'ambiente di distribuzione target.
Cosa succede se non ho un dataset o i miei dati sono non annotati?
Nessun problema. Posso aiutarti con la raccolta del dataset, web scraping e annotazione/etichettatura dei dati usando strumenti come LabelImg, CVAT o Roboflow come offerta personalizzata.
Cosa verrà consegnato alla fine del progetto?
A seconda del pacchetto, riceverai il codice sorgente Python pulito, i pesi del modello addestrato (.pt, .onnx, ecc.), documentazione chiara di configurazione e script di distribuzione Docker o FastAPI.
Offri supporto per configurare il modello sul mio computer/server?
Sì, fornisco documentazione completa per garantire una distribuzione facile. Posso anche aiutarti a configurare l'ambiente e avviare la pipeline tramite sessione remota se necessario.
