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Costruirò un'app locale di elaborazione immagini ML in streamlit sql
Consulente di Data Science e AI
Ciao, sono SOHEL RANA, un servizio di AI Data Driven dedicato ad aiutare le aziende a crescere.
Con oltre 4 anni di esperienza pratica, mi specializzo nel fornire risultati di alta qualità e impattant...
Informazioni su questo servizio
Smetti di pagare le spese ricorrenti mensili per SaaS cloud. Mantieni i tuoi dati aziendali al 100% privati con una soluzione Python personalizzata e locale.
Realizzo app autonome, offline di Computer Vision (CV) e Deep Learning su misura per laboratori medici, reti di e-commerce e impianti di produzione industriale.
Come funziona:
Ricevi una cartella di workspace offline. Decomprimi, apri il terminale, digita python run.py e l'app si avvia automaticamente nella finestra del browser locale. Tutti i modelli di visione elaborano le immagini localmente usando pesi ottimizzati, leggeri e ultra veloci.
️ Caratteristiche tecniche:
- Integrazione doppia: Carica cartelle di immagini O connettiti direttamente a database live
- Modelli di visione avanzati: Rilevamento automatico di anomalie ad alta precisione, classificazione delle immagini, tracciamento degli oggetti o segmentazione dei tumori.
- Pipeline del database: Script automatizzati che registrano previsioni e metriche direttamente nelle tabelle SQL locali.
Panoramica delle tier:
- Basic: Audit dello schema del dataset visivo e script di preprocessing OpenCV pulito.
- Standard: Motore di visione ML di base + app Streamlit per caricamento batch di immagini.
- Premium: Motore CV avanzato + connessione in tempo reale al database SQL
Contattami per verificare lo schema del tuo dataset prima di ordinare!
API:
Google Cloud Vision API
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
PyTorch
Framework:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
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FAQ
Traduzione automatica.
Potrò eseguire questa app da solo senza conoscenze di coding?
Sì, assolutamente. Includo uno script di avvio con un clic (run.bat o comando nel terminale) e una semplice guida video di configurazione, così puoi aprire l'app immediatamente.
Puoi integrare modelli specifici come YOLOv8 o pesi PyTorch personalizzati?
Sì. Costruisco regolarmente app usando YOLO, OpenCV, Mediapipe e transformers di Hugging Face. Puoi fornire i tuoi pesi personalizzati addestrati.
Possiamo fare una call su Zoom o Google Meet se ho problemi a configurarla?
Sì. Se la documentazione non basta, possiamo fare una chiamata condividendo lo schermo approvata da Fiverr per farla partire insieme.
Fornisci dati di esempio per testare prima l'app?
Sì. Consegnò l'app pre-caricata con un database SQLite fittizio e immagini di esempio, così puoi verificare che funzioni perfettamente prima di collegare i tuoi dati reali.
