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Desarrollaré aplicaciones de trapo en Streamlit para aprendizaje automático y visualización de datos.
Saher P
5.0
5.0
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Buscas una aplicación profesional de Streamlit impulsada por IA que integre:
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Modelos de aprendizaje automático
Pipeline de NLP
Paneles de datos interactivos?
¡Estás en el lugar correcto!
Lo que ofrezco:
- Aplicaciones web de Streamlit para ML, NLP y RAG
- Integración con Langchain, OpenAI, Hugging Face, etc.
- Interfaz de usuario limpia con filtros, gráficos y interacción con el usuario
- Despliegue (opcional): Streamlit Cloud, Render, VPS
Pila tecnológica:
Python, Streamlit, Pandas, Langchain, OpenAI, HuggingFace, Plotly
¿Por qué elegirme?
- Más de 3 años de experiencia en desarrollo de IA/ML
- Entrega rápida
- Código limpio y comentado
- Consulta gratuita antes de comenzar
¡Construyamos tu idea en una aplicación web inteligente!
Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos discutir tu proyecto.
Conoce a Saher P
Saher P
Web Developer with 3 years of experience transform ideas into visual solutions
- DePakistán
- Miembro desdemay 2025
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega11 meses
Idiomas
Inglés
🚀 Full-Stack Developer | AI Solutions Expert
I develop fast, secure, and scalable web applications using PHP (Laravel) and React, combined with intelligent AI solutions. From custom web development and REST APIs to chatbots, machine learning models, and data analysis, I deliver complete solutions that solve real business problems. I focus on clean code, performance, and reliability to ensure high-quality results.
📩 Available on Fiverr — Let’s build something impactful!
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
1. ¿Qué es una app RAG de IA?
Una app RAG (Generación aumentada por recuperación) combina un modelo de lenguaje (LLM) con tus fuentes de datos personalizadas (PDFs, CSVs, bases de datos, etc.). Recupera el contexto relevante antes de generar respuestas inteligentes y precisas, lo que la hace ideal para explicaciones de aprendizaje automático, análisis de datos y sistemas de preguntas y respuestas personalizadas.
2. ¿Qué tecnologías utilizas para construir apps RAG?
Utilizo: Streamlit para crear una interfaz interactiva Python para la lógica del backend y manejo de datos Langchain para conectar el LLM y el recuperador de datos FAISS / ChromaDB para búsqueda semántica basada en vectores Modelos de OpenAI / Groq / Hugging Face para inferencia de LLM Pandas, Seaborn, Matplotlib para visualizar datos
3. ¿Puedo hacer preguntas sobre mis propios datos en la app?
¡Sí! Configuraré la app para que puedas subir archivos (CSV, PDF, Excel, TXT, JSON) y hacer preguntas sobre ellos. La app recupera información relevante y responde usando IA con contexto de tus datos.
¿Recibiré el código fuente?
Sí, entrego: Código fuente completo en Python Script de la app en Streamlit Instrucciones de configuración (requirements.txt, .env, claves API) Archivos de prueba y datos de ejemplo (opcional) Guía de despliegue (local y en la nube)
Reseñas
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Más relevante
I isabel_sada
México
Saher worked exceptionally well and quickly to provide me with a project that exceeded my expectations in no time at all! I highly recommend working with her, her passion and knowledge is palpable through her work
Hasta USD50
Precio
1 día
Tiempo
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