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Desarrollaré un chatbot de IA personalizado, app rag y web app en streamlit
Muhammad Umer
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas una interfaz de IA premium, lista para producción en lugar de plantillas predeterminadas y aburridas? ¡Estás en el lugar correcto!
Me especializo en construir chatbots de IA de pantalla completa, modernos y altamente responsivos, y aplicaciones web usando Streamlit y Python. Ya sea que necesites un asistente médico, un panel financiero o una implementación personalizada de LLM, entrego interfaces UI/UX de nivel empresarial.
LO QUE OFRECE ESTE GIG:
Tema personalizado estilo SaaS premium (modo oscuro/claro)
Gestión avanzada del estado de sesión (flujo conversacional impecable)
Tipografía moderna y de alto contraste (cumple con WCAG AA)
Barras de navegación limpias, barras laterales personalizadas y análisis en tiempo real
Listo para integración: LLaMA 3.3, OpenAI, Gemini, LangChain o APIs REST personalizadas
ESTRUCTURA TECNOLÓGICA:
Python, Streamlit, FastAPI, LangChain, Overrides personalizados en CSS/HTML.
¿Por qué elegirme?
- Código limpio, modular y sin errores
- Sin dependencias hardcodeadas para despliegues suaves en servidores
- 100% de satisfacción del cliente con presentación visual premium
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos planear perfectamente tus requisitos estructurales.
Conoce a Muhammad Umer
Muhammad Umer
AI ML Engineer LLMs RAG Systems
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2026
- Responde aprox. en:3 horas
Idiomas
Inglés, Urdu
AI/ML Engineer specializing in LLM-powered applications,
RAG systems, and end-to-end ML pipelines.
What I deliver:
🤖 LLM Chatbots — Groq, OpenAI, LLaMA integration
📚 RAG Systems — PDF chatbots, semantic search, Chroma
🏥 Health & Domain-Specific AI assistants
📊 ML Pipelines — classification, regression, prediction
🔍 NLP — intent classification, BERT fine-tuning
⚡ FastAPI + Streamlit deployment
Stack: Python, LangChain, Groq API, HuggingFace,
scikit-learn, FastAPI, Streamlit, pandas, SQL
Production-ready code with clean documentation.
Let's build your AI solution.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
Pregunta: ¿Qué frameworks y lenguajes web usas para construir las aplicaciones?
Respuesta: Construyo toda la interfaz frontend usando Streamlit (framework web en Python) y injectores personalizados de CSS. Para una arquitectura de producción premium, desacoplo la app conectándola con un backend central en FastAPI.
Pregunta: ¿Puedes conectar la interfaz con OpenAI, Gemini o LLMs locales?
Respuesta: ¡Sí, claro! La base de código está completamente preparada para integración. Puedo enlazar de forma segura tu interfaz personalizada en Streamlit con APIs externas (OpenAI, Gemini, Claude) o motores locales como Ollama usando requests en Python y variables de entorno.
Pregunta: ¿Recibiré el código fuente completo de la aplicación en Python?
Respuesta: ¡Sí, al 100%! Entregaré los archivos Python totalmente funcionales, limpios y modulares (.py) junto con el archivo de requisitos necesario para que puedas desplegarlo fácilmente en cualquier servidor o en Streamlit Cloud.
