Construiré y desplegaré modelos de visión por computadora en python con pytorch


Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas soluciones personalizadas de visión por computadora adaptadas a tu proyecto? ¡Has llegado al lugar correcto!
Me especializo en desarrollar, entrenar, ajustar y desplegar modelos de visión por computadora y aprendizaje profundo de última generación usando PyTorch y Python.
Lo que ofrezco:
- Detección y seguimiento de objetos: YOLO (v8/v9/v10/v11), Faster R-CNN, DeepSORT
- Clasificación y segmentación de imágenes: ResNet, Vision Transformers (ViT), Mask R-CNN, UNet
- Reconocimiento facial y estimación de pose: MediaPipe, OpenCV
- Entrenamiento de modelos personalizados: preprocesamiento de datos, aumento de datos, transferencia de aprendizaje y ajuste de hiperparámetros
- Despliegue: API REST con FastAPI/Flask, contenedorización con Docker y configuración lista para la nube
Pila tecnológica:
- Frameworks: PyTorch, OpenCV, Torchvision, Scikit-learn
- Herramientas y despliegue: Docker, FastAPI, Flask, ONNX, Git
¿Por qué elegirme?
- Código limpio, bien documentado y listo para producción
- Comunicación rápida y soporte completo
- Modelos de alta precisión optimizados para velocidad de inferencia
Por favor, envíame un mensaje para discutir tus requisitos y datasets antes de hacer un pedido.
Conoce a Jiaxin L
AI Application Developer Machine Learning Engineer
- DeChina
- Miembro desdesep 2026
Idiomas
Chino, Inglés
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Qué información necesitas antes de empezar?
¡Por favor, contáctame antes de ordenar! Necesito una descripción clara de tu problema, detalles sobre tu dataset (formato, tamaño, etiquetas), métricas de precisión/velocidad deseadas y tu entorno de despliegue objetivo.
¿Qué pasa si no tengo un dataset o mis datos no están anotados?
No hay problema. Puedo ayudarte con la recopilación del dataset, web scraping y anotación/etiquetado de datos usando herramientas como LabelImg, CVAT o Roboflow como oferta personalizada.
¿Qué se entregará al finalizar el proyecto?
Dependiendo del paquete, recibirás el código fuente limpio en Python, pesos del modelo entrenado (.pt, .onnx, etc.), documentación clara de configuración y scripts para despliegue con Docker o FastAPI.
¿Ofreces soporte para configurar el modelo en mi máquina/servidor?
Sí, proporciono documentación completa para facilitar el despliegue. También puedo ayudarte a configurar el entorno y ejecutar la pipeline mediante sesión remota si es necesario.

