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Ajustaré finamente bert para clasificación de sentimientos e inferencia
M Ahmed Imtiaz
Acerca de este Servicio
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Voy a ajustar finamente un modelo BERT (Hugging Face) para tareas de clasificación de sentimientos o textos y entregaré un punto de control del modelo listo para usar, el tokenizer, el script de inferencia y el cuaderno de evaluación. Esto incluye preprocesamiento de datos, codificación de etiquetas, ciclo de entrenamiento, métricas de evaluación (precisión/recall/F1) e instrucciones para ejecutar la inferencia localmente.
Entregables:
- Punto de control del modelo entrenado y tokenizer (formato PyTorch/Hugging Face)
- Cuaderno de Jupyter que muestra los pasos de entrenamiento y evaluación
- predict.py para una inferencia sencilla (cargar modelo + tokenizer)
- Informe de evaluación breve y sugerencias para mejorar el rendimiento (aumento de datos, balanceo de clases, hiperparámetros)
Conoce a M Ahmed Imtiaz
M Ahmed Imtiaz
- DePakistán
- Miembro desdesep 2025
Idiomas
Urdu, Inglés
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker.
I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.
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