Costruirò un MVP personalizzato di machine learning

Sì. Per i prototipi, di solito inizio con dataset aperti (Kaggle, HuggingFace, API pubbliche) che corrispondono al tuo caso d'uso, così puoi validare il concetto prima di investire nella raccolta dei dati. Quando funziona, pianifichiamo la strategia dei dati per la v2. Scrivimi con il problema che stai risolvendo.

Questo servizio crea un prototipo o MVP di ML da zero — modello, demo, API. Il servizio di fine-tuning è specificamente per adattare grandi LLM open-source (Llama, Mistral) al tuo dominio con LoRA/QLoRA. Se non sei sicuro di quale sia il più adatto, scrivimi il tuo caso d'uso e ti indirizzerò verso quello giusto.

Sì, questo è il punto. Costruisco i prototipi nello stesso modo in cui costruisco sistemi di produzione — codice pulito, valutazione reale, pronto per Docker. Il livello Premium è già di livello produzione. Per Basic/Standard, scalare più avanti significa aggiungere monitoraggio, pipeline di retraining e gestione del carico, non riscrivere tutto.

Nessun problema. Lavoro su entrambi — XGBoost e scikit-learn dove sono adatti, PyTorch e HuggingFace transformers dove non lo sono. Ti consiglierò l'approccio più semplice che risolve il tuo problema. Usare il deep learning per ogni problema rende i prototipi costosi e lenti.

Sì, sono felice di firmare una NDA prima che condividi qualsiasi informazione sensibile. Basta inviarla prima di iniziare. Per la maggior parte dei prototipi, i termini standard di Fiverr coprono la riservatezza, ma una NDA personalizzata va bene se il tuo team legale la richiede.

Dipende dal problema. Il ML classico può funzionare con qualche centinaio di esempi puliti; il deep learning di solito ne vuole migliaia. Se sei sotto questa soglia, possiamo usare transfer learning, data augmentation o dati sintetici. Scrivimi cosa hai e ti dirò onestamente se è abbastanza.