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Ajustaré modelos de visión y multimodales de Hugging Face
Amin Rafaey
Level 2
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Modelos personalizados de visión por computadora
- Más de 40 modelos personalizados de visión entregados con más del 95% de precisión
- Respuesta rápida desde la auditoría del dataset hasta pesos listos para producción
EL PROBLEMA
Los modelos de visión genéricos a menudo tienen dificultades con imágenes de nicho, detección de defectos, enrutamiento de documentos y clasificación especializada.
LA SOLUCIÓN
Ajustamos modelos de visión y multimodales de Hugging Face como ViT, CLIP, LLaVA y BLIP en tus datasets propietarios para automatizar flujos de trabajo visuales.
LO QUE ENTREGAMOS
- Auditoría del dataset y configuración de métricas de clasificación
- Ajuste de modelos LoRA/QLoRA
- Benchmarking de precisión y reportes de evaluación
- Pesos del modelo para producción y scripts de API
- Integración con Python, PyTorch, FastAPI y Docker
POR QUÉ ELEGIR TKTURNERS
Ingeniería de IA enfocada en producción con manejo seguro de datos, evaluación reproducible y guía para despliegue.
AUDITORÍA DE VISION GRATUITA
Envía un mensaje antes de ordenar para una auditoría gratuita de 15 minutos del dataset y la arquitectura.
Conoce a Amin Rafaey
Amin Rafaey
Senior Software Engineer
Level 2
- DePakistán
- Miembro desdejul 2019
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega2 meses
Idiomas
Hindi, Inglés, Alemán, Árabe
I am passionate about helping companies grow and thrive. With a versatile skill set that ranges from providing exceptional technical support to tackling a variety of challenges, I am dedicated to contributing wherever I can to ensure success. Let's work together to take your business to the next level.
Traducción automática
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Qué arquitecturas de visión y multimodales soportas?
Ajustamos modelos populares de visión y multimodales de Hugging Face, incluyendo Vision Transformers (ViT, Swin, BEiT), CLIP, BLIP, LLaVA y arquitecturas convolucionales como ConvNeXt y ResNet.
¿Qué formatos de datos necesito proporcionar para el entrenamiento?
Aceptamos estructuras de carpetas organizadas (carpetas por clase), mapeos de metadatos en CSV/JSON con URLs o archivos de imágenes, formatos COCO, anotaciones YOLO o formato de datasets de Hugging Face.
¿Quién cubre los gastos de GPU y entrenamiento?
Los clientes proporcionan acceso a su entorno de GPU en la nube (Google Colab Pro, RunPod, AWS SageMaker, Lambda Labs o Hugging Face Spaces). También podemos entrenar en nuestra infraestructura por una tarifa acordada de cómputo.
¿Están incluidos los costos de API de terceros o hosting en la nube?
No, la infraestructura de terceros y las suscripciones de hosting en la nube son pagadas directamente por el cliente al proveedor correspondiente.
¿Cómo se protege mi dataset privado y los datos de mi negocio?
Tus datos permanecen estrictamente confidenciales. Firmamos NDAs a solicitud, entrenamos en entornos aislados y eliminamos todas las copias de trabajo de los datasets del cliente inmediatamente después de completar el pedido.
¿Qué entregables recibiré al finalizar el proyecto?
Dependiendo del paquete, recibes el checkpoint/pesos ajustados del modelo, curvas de pérdida de entrenamiento y validación, métricas de evaluación (precisión/F1), scripts de inferencia en Python y código API en Docker.
¿Cuál es su política de revisión?
Las revisiones incluyen ajustes de hiperparámetros, afinación del umbral de evaluación y modificaciones en scripts de inferencia dentro del alcance original acordado del proyecto.
¿Puedes integrar el modelo ajustado en mi app existente?
¡Sí! Construimos APIs REST listas para producción (FastAPI/Flask) e integramos modelos de visión directamente en Next.js, Node.js y frontends web/móvil.
¿Ofrecen mantenimiento y monitoreo post-entrega?
Los paquetes premium incluyen 14 días de soporte post-entrega. También ofrecemos retainer mensuales para reentrenamiento continuo del modelo y monitoreo de deriva.
¿Debería enviarle un mensaje antes de realizar un pedido?
Sí, por favor envíanos un mensaje primero para revisar el tamaño de tu dataset, clases y precisión objetivo, y así confirmar el mejor paquete y arquitectura para tu proyecto.
