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Costruirò, integrerò o debuggherò sistemi locali di llm e vlm
Daniel G
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Costruisco, integro, risolvo problemi e ottimizzo sistemi di AI locali basati su LLMs e VLMs.
Lavoro direttamente con runtime e infrastrutture di modelli locali, inclusi llama.cpp/ggml, GGUF, Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, Ollama, CUDA, Python e C++.
Posso aiutarti con:
- Installazione e deployment di LLM/VLM locali
- Configurazione o debug di llama.cpp e GGUF
- Inferenza GPU/CPU e ottimizzazione CUDA
- Integrazione Python e workflow AI personalizzati
- Training LoRA/QLoRA e adattamento del modello
- OCR, document AI, pipeline audio e data-processing
- Strumenti AI interni/privati e automazione
- Diagnostica, telemetria, test e problemi di performance
- Integrazione di database e applicazioni
Ogni implementazione corrisponde a un componente AI chiaramente definito, un task di integrazione o deployment. Sistemi più complessi possono essere suddivisi in più implementazioni.
Dato che i progetti di AI locali variano molto in hardware, modelli e scope, ti prego di contattarmi prima di ordinare se il tuo progetto è complesso o richiede sviluppo personalizzato.
Scopri di più su Daniel G
Daniel G
Python AIML Developer
- DaPolonia
- Membro daago 2026
- Tempo di risposta medio2 ore
Lingue
Polacco, Inglese
I am a PhD in Physics and MSc in Biochemistry working as an independent Python and AI/ML developer. I specialize in local Large Language Models (LLMs), Vision-Language Models (VLMs), and model optimization using tools like llama.cpp, GGUF, and LoRA. My scientific background supports my rigorous approach to debugging and complex system design.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, soprattutto per progetti personalizzati o complessi. I sistemi di AI locali variano molto a seconda del modello, hardware, sistema operativo e integrazioni richieste. Inviami prima una breve descrizione del tuo progetto così posso confermare il pacchetto e lo scope appropriati.
Con quali modelli e runtime di AI locale lavori?
Lavoro con sistemi locali di LLM e VLM tra cui Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, modelli GGUF, llama.cpp/ggml, Hugging Face e Ollama, oltre a integrazioni personalizzate in Python e C++.
Puoi risolvere problemi di un setup locale di LLM esistente?
Sì. Posso diagnosticare problemi relativi a llama.cpp, modelli GGUF, offloading CUDA/GPU, inferenza CPU/GPU, configurazione del modello, integrazioni Python, problemi di performance e pipeline di AI locali.
Puoi aiutarmi a scegliere il modello giusto per il mio hardware?
Sì. Valuto CPU, GPU, VRAM, RAM e il tuo caso d'uso, e ti consiglio una dimensione di modello, quantizzazione e configurazione di deployment adatti.
Fornisci training LoRA o QLoRA e adattamento del modello?
Sì, quando lo scope del progetto e l'hardware disponibile lo rendono opportuno. I requisiti di training dipendono molto dal modello, dataset, memoria GPU e risultato atteso, quindi contattami prima di ordinare lavori di training.
La soluzione può funzionare completamente localmente senza inviare dati a API di AI esterne?
Sì. Sono specializzato in sistemi di AI locali e posso progettare soluzioni in cui modelli e dati rimangono sul tuo hardware, se il modello e l'infrastruttura supportano questa opzione.
