Haré procesamiento de lenguaje natural, análisis de sentimiento, clasificación de texto y ajuste fino de llm en python
Pakistán
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Ingeniero de IA con doctorado, chatbots de IA, agentes de IA, ML, apps de IA con Flutter, DevOps
Acerca de este Servicio
¿Necesitas entender miles de reseñas, clasificar documentos o afinar un LLM con los datos de tu empresa? Construyo soluciones de NLP y LLM en Python.
Soy ingeniero de IA y becario de doctorado con más de 8 años de experiencia en NLP, aprendizaje automático e IA generativa.
Lo que hago:
- Análisis de sentimiento de reseñas, encuestas y redes sociales, con temas de queja
- Clasificación de textos, modelado de temas y detección de intenciones
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER) y extracción de información
- Resumen y extracción de palabras clave
- Afinación de LLM: Llama, Mistral, Qwen con LoRA/QLoRA, o afinación de OpenAI
- Despliegue privado de LLM para datos confidenciales
- NLP multilingüe (inglés, árabe y más)
Herramientas: Hugging Face Transformers, PyTorch, spaCy, NLTK, scikit-learn, LangChain, OpenAI, vLLM, FastAPI.
Obtienes:
Resultados claros (Excel y gráficos), métricas de evaluación, un cuaderno Jupyter o API, y un resumen en lenguaje simple de los hallazgos.
Ordena el paquete Básico para un informe de análisis de sentimiento de reseñas, o envíame un mensaje sobre tus datos de texto y tu objetivo.
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Puedes analizar reseñas de Google, Amazon o apps de entrega?
Sí. Envío una exportación CSV/Excel, o puedo recoger reseñas públicas cuando el sitio lo permita.
¿Sentimiento solamente o también las razones detrás de él?
Ambos: positivo/negativo/neutral más los temas principales de queja y elogio, desglosados por sucursal, producto o mes.
¿Debería ajustar un LLM o usar RAG?
Usa RAG cuando el modelo necesite tus hechos; ajusta cuando necesite tu estilo, formato o lenguaje del dominio. Recomendaré uno después de revisar tus datos.
¿El modelo ajustado puede ejecutarse de forma privada?
Sí. Los modelos de código abierto (Llama/Mistral) pueden ejecutarse en tu propio servidor o en la nube, y tus datos nunca salen de tu entorno.
¿Qué idiomas admite?
Inglés más modelos multilingües (árabe, urdu, francés, español y más).
¿Qué debo proporcionar?
Tu data textual (CSV/Excel/JSON) y, para modelos personalizados, algunos ejemplos etiquetados. Puedo ayudarte a etiquetarlos.

