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Construiré, integraré o depuraré sistemas locales de llm y vlm
Daniel G
Acerca de este Servicio
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Construyo, integro, soluciono problemas y optimizo sistemas de IA locales basados en LLMs y VLMs.
Trabajo directamente con entornos de ejecución e infraestructura de modelos locales, incluyendo llama.cpp/ggml, GGUF, Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, Ollama, CUDA, Python y C++.
Puedo ayudar con:
- Instalación y despliegue de LLM/VLM locales
- Configuración o depuración de llama.cpp y GGUF
- Inferencia en GPU/CPU y optimización con CUDA
- Integración con Python y flujos de trabajo de IA personalizados
- Entrenamiento LoRA/QLoRA y adaptación de modelos
- OCR, IA para documentos, audio y pipelines de procesamiento de datos
- Herramientas de IA internas/privadas y automatización
- Diagnósticos, telemetría, pruebas y problemas de rendimiento
- Integración con bases de datos y aplicaciones
Una implementación significa un componente de IA claramente definido, tarea de integración o despliegue. Los sistemas más complejos pueden dividirse en varias implementaciones.
Debido a que los proyectos de IA local varían mucho en hardware, modelos y alcance, por favor contacta conmigo antes de ordenar si tu proyecto es complejo o requiere desarrollo personalizado.
Conoce a Daniel G
Daniel G
Python AIML Developer
- DePolonia
- Miembro desdeago 2026
- Responde aprox. en:2 horas
Idiomas
Polaco, Inglés
I am a PhD in Physics and MSc in Biochemistry working as an independent Python and AI/ML developer. I specialize in local Large Language Models (LLMs), Vision-Language Models (VLMs), and model optimization using tools like llama.cpp, GGUF, and LoRA. My scientific background supports my rigorous approach to debugging and complex system design.
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Mi porfolio
FAQ
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¿Debo comunicarme con usted antes de realizar un pedido?
Sí, especialmente para proyectos personalizados o complejos. Los sistemas de IA locales varían significativamente dependiendo del modelo, hardware, sistema operativo y las integraciones requeridas. Envíame una breve descripción de tu proyecto primero para poder confirmar el paquete y alcance adecuados.
¿Con qué modelos y entornos de IA locales trabajas?
Trabajo con sistemas locales de LLM y VLM incluyendo Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, modelos GGUF, llama.cpp/ggml, Hugging Face y Ollama, además de integraciones personalizadas en Python y C++.
¿Puedes solucionar problemas en una configuración local de LLM existente?
Sí. Puedo diagnosticar problemas relacionados con llama.cpp, modelos GGUF, offloading en CUDA/GPU, inferencia en CPU/GPU, configuración de modelos, integraciones en Python, problemas de rendimiento y pipelines de IA locales.
¿Puedes ayudarme a elegir el modelo adecuado para mi hardware?
Sí. Puedo evaluar tu CPU, GPU, VRAM, RAM y caso de uso, y recomendar un tamaño de modelo, cuantización y configuración de despliegue adecuados.
¿Proporcionas entrenamiento LoRA o QLoRA y adaptación de modelos?
Sí, cuando el alcance del proyecto y el hardware disponible lo hacen apropiado. Los requisitos de entrenamiento dependen mucho del modelo, conjunto de datos, memoria GPU y resultados esperados, así que contacta conmigo antes de ordenar trabajo de entrenamiento.
¿La solución puede funcionar completamente local sin enviar datos a APIs externas de IA?
Sí. Me especializo en sistemas de IA locales y puedo diseñar soluciones donde los modelos y datos permanezcan en tu propio hardware cuando el modelo y la infraestructura seleccionados lo soporten.
