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Costruirò soluzioni personalizzate, deployment di modelli AI per la produzione
Siamo specializzati nella progettazione, formazione e ottimizzazione di una vasta gamma di modelli AI, tra cui algoritmi di machine learning, reti di deep learning, sistemi di elaborazione del linguag...
Informazioni su questo servizio
Ci occupiamo di
- Ottimizzazione o training da zero per visione, NLP, dati tabellari, serie temporali e audio
- Codice riproducibile con run tracciati
Servizi principali
- Audit dei dati: analisi esplorativa rapida, controlli di leakage, bilanciamento delle classi, piano di suddivisione
- Preprocessing: pulizia, trasformazioni, tokenizzazione/normalizzazione
- HPO: trial mirati con early stopping/pruning
- Valutazione: F1, ROC-AUC, mAP, mIoU, MAE, WER + analisi degli errori
- Esportazione del modello: pesi PyTorch + ONNX (TFLite/Core ML su richiesta)
- API REST Dockerizzata (opzionale): endpoint FastAPI, documentazione OpenAPI
- CI/CD & monitoraggio (opzionale): pipeline, metriche, avvisi di drift
Processo
- Definizione della metrica obiettivo, limiti di latenza
- Preparazione dei dati, suddivisioni e aumenti
- Training HPO e ablation
- Spiegabilità della validazione quando rilevante
- Supporto al deployment e consegna
Stack
PyTorch, TensorFlow, HF, scikit-learn, Optuna, MLflow, ONNX/TensorRT, Docker/FastAPI
Proprietà
Tu possiedi codice e pesi. I costi GPU cloud sono addebitati alle tariffe del provider. NDA/white-label disponibile.
Per iniziare
- Obiettivo & metrica, link/schema dei dati, vincoli, preferenze di deployment, scadenza, budget di calcolo
Linguaggio di programmazione:
Python
•
MATLAB
•
Colab
•
MLflow
•
Julia
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
•
tensorflow
FAQ
Traduzione automatica.
Firmerai un NDA?
Sì. Sono a mio agio con NDA e/o una clausola di riservatezza reciproca. Anche il lavoro in white-label va bene.
Come proteggete i miei dati?
Accesso con privilegi minimi, repo privati, archiviazione criptata (quando si usa il cloud) e nessuna condivisione con terze parti. Elimino dataset e artefatti su richiesta o 14 giorni dopo la consegna.
Chi possiede il modello e il codice?
Tu. Trasferimento completo dei pesi addestrati, del codice sorgente e della documentazione. Nota: i modelli di base/lib open-source mantengono le loro licenze originali.
Quali sono i tempi di consegna tipici?
Base: 7 giorni, Standard: 14 giorni, Premium: 28 giorni. Opzioni extra-veloci sono disponibili in Extras.
Cosa può influenzare i tempi?
Dimensione/qualità dei dati, etichettatura, numero di prove HPO, requisiti di conformità e complessità del deployment (cloud, scaling, sicurezza).
Puoi deployare il modello per uso in produzione?
Sì. Il piano Premium include il deployment su cloud; lo Standard consegna uno scheletro di API. Posso fornire un REST API Dockerizzato con controlli di salute e documentazione.
Quali stack supporti?
PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, ONNX/TensorRT, FastAPI + Docker. Mi integro con AWS/GCP/Azure, Vercel/DO o il tuo on-premise.
Ottengo esportazioni per mobile/edge?
Sì, esportazione del modello in ONNX; TFLite/Core ML su richiesta, soggetto alla compatibilità del modello.
Cosa include la documentazione?
Note di setup, comandi di esecuzione, specifiche dell'endpoint, rapporto di valutazione e una scheda del modello che copre metriche, dati e limiti.
Fornite manutenzione?
Sì. È disponibile un mantenimento mensile opzionale (correzione bug, piccoli aggiornamenti) come Extra o piano personalizzato.
