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Je vais construire des pipelines NLP, analyse de sentiment et outils de texte IA avec langchain
Kazakhstan
Ingénieur ML Python Analyse de données et modélisation prédictive
À propos de ce service
Je crée des pipelines NLP, des outils d’analyse de sentiment et des systèmes de traitement de texte IA en utilisant Python, HuggingFace, spaCy et LangChain.
Ce que je fournis :
APIs d’analyse de sentiment (DistilBERT, VADER, transformers)
pipelines de reconnaissance d’entités nommées (NER) avec spaCy
Systèmes de classification de texte et de modélisation de sujets
pipelines Q&A et RAG avec LangChain
Démonstration en direct avec Streamlit + endpoint FastAPI
Stack : Python · HuggingFace · spaCy · LangChain · FastAPI · Streamlit
Chaque projet inclut :
Modèle fonctionnel avec métriques d’évaluation
Endpoint REST API ou démo Streamlit
Repository GitHub avec README et exemples
Support pendant 30 jours après livraison
Vous avez besoin d’un classificateur de sentiment, d’un tagger NER ou d’un pipeline RAG avec LangChain ? Je fournis des solutions IA prêtes pour la production.
Contactez-moi pour discuter de votre cas d’usage !
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
NoSQL
Outils:
Jupyter Notebook
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tensorflow
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Excel
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FAQ
Traduction automatique
Quels formats de texte prenez-vous en charge ?
Je travaille avec des fichiers CSV, JSON, texte brut (.txt), Excel et PDF. Pour les PDFs, j’extrais d’abord le texte avec pdfplumber ou PyMuPDF. Partagez simplement votre dataset et je confirmerai la compatibilité avant de commencer.
Pouvez-vous affiner des modèles sur mes données spécifiques au domaine ?
Oui. Je peux affiner DistilBERT ou d’autres modèles HuggingFace sur vos données étiquetées pour une classification ou NER personnalisée. Il vous faudra au moins environ 500 exemples étiquetés pour de bons résultats. Je m’occupe de l’entraînement, de l’évaluation et de l’export.
