Je vais ajuster finement bert pour la classification de sentiment et l'inférence

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M Ahmed Imtiaz
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fine tune bert for sentiment classification and inference
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À propos de ce service

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Je vais ajuster un modèle BERT (Hugging Face) pour des tâches de classification de sentiment ou de texte et fournir un point de contrôle du modèle prêt à l'emploi, un tokenizer, un script d'inférence et un notebook d'évaluation. Cela inclut le prétraitement des données, le codage des étiquettes, la boucle d'entraînement, les métriques d'évaluation (précision/rappel/F1) et des instructions pour exécuter l'inférence localement.

Livrables :

  • Point de contrôle du modèle entraîné et tokenizer (format PyTorch/Hugging Face)
  • Notebook Jupyter montrant les étapes d'entraînement et d'évaluation
  • predict.py pour une inférence facile (charger le modèle + tokenizer)
  • Rapport d'évaluation court et suggestions pour améliorer la performance (augmentation des données, équilibrage des classes, hyperparamètres)


  • Moteur d'IA

    • GPT
    • tensorflow
    • Bert

  • Langage de programmation

    • Python

Découvrez M Ahmed Imtiaz

M Ahmed Imtiaz
  • DePakistan
  • Membre depuissept. 2025

  • Langues

    Ourdou, Anglais
I’m an ML engineer who builds fast, production-ready prototypes and clean data pipelines. My hands-on experience includes BERT fine-tuning for sentiment and text classification, graph-based recommenders (Node2Vec / GraphSAGE), and wrapping models into FastAPI endpoints with Docker. I focus on reproducible deliverables: Jupyter notebooks, model checkpoints, inference scripts, and clear run instructions so clients can validate and extend work easily. For example, in my DamTechhub internship I improved a GraphSAGE recommender’s validation AUC and produced a working FastAPI inference endpoint.

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