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Je vais développer un chatbot AI personnalisé, une application rag et une application web streamlit
Muhammad Umer
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez une interface IA haut de gamme, prête pour la production, plutôt que des modèles par défaut ennuyeux ? Vous êtes au bon endroit !
Je me spécialise dans la création de chatbots IA modernes, élégants et très réactifs, ainsi que d'applications web Full-Stack utilisant Streamlit et Python. Que vous ayez besoin d’un assistant médical, d’un tableau de bord financier ou d’un déploiement personnalisé de LLM, je fournis une interface utilisateur/expérience utilisateur de qualité entreprise.
CE QUE CETTE SERVICE OFFRE :
Thème personnalisé de style SaaS haut de gamme (mode sombre/claire)
Gestion avancée de l’état de session (flux conversationnel fluide)
Typographie moderne et à contraste élevé (conforme WCAG AA)
Barres de navigation épurées, barres latérales personnalisées et analyses en temps réel
Prêt pour l’intégration : LLaMA 3.3, OpenAI, Gemini, LangChain ou API REST personnalisées
️ TECHNOLOGIES :
Python, Streamlit, FastAPI, LangChain, surcharges CSS/HTML personnalisées.
Pourquoi me choisir ?
- Code propre, modulaire et sans erreur
- Aucune dépendance codée en dur pour un déploiement fluide sur serveur
- Satisfaction client à 100 % avec une présentation visuelle haut de gamme
Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande afin que nous puissions définir parfaitement vos besoins structurels !
Découvrez Muhammad Umer
Muhammad Umer
AI ML Engineer LLMs RAG Systems
- DePakistan
- Membre depuisavr. 2026
- Temps de réponse moy.3 heures
Langues
Anglais, Ourdou
AI/ML Engineer specializing in LLM-powered applications,
RAG systems, and end-to-end ML pipelines.
What I deliver:
🤖 LLM Chatbots — Groq, OpenAI, LLaMA integration
📚 RAG Systems — PDF chatbots, semantic search, Chroma
🏥 Health & Domain-Specific AI assistants
📊 ML Pipelines — classification, regression, prediction
🔍 NLP — intent classification, BERT fine-tuning
⚡ FastAPI + Streamlit deployment
Stack: Python, LangChain, Groq API, HuggingFace,
scikit-learn, FastAPI, Streamlit, pandas, SQL
Production-ready code with clean documentation.
Let's build your AI solution.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Question : Quels frameworks web et langages utilisez-vous pour construire les applications ?
Réponse : Je construis toute l’interface frontend avec Streamlit (framework web Python) et des injecteurs CSS personnalisés. Pour une architecture de production haut de gamme, je déconnecte l’application en la connectant à un backend FastAPI.
Question : Pouvez-vous connecter l’interface avec OpenAI, Gemini ou des LLM locaux ?
Réponse : Oui, absolument ! La base de code est entièrement prête à l’intégration. Je peux relier en toute sécurité votre interface Streamlit personnalisée à des API externes (OpenAI, Gemini, Claude) ou à des moteurs locaux comme Ollama en utilisant requests Python et variables d’environnement.
Question : Vais-je recevoir le code source complet de l’application Python ?
Réponse : Oui, à 100 % ! Je livrerai les fichiers Python entièrement fonctionnels, propres et modulaires (.py) ainsi que le fichier requirements nécessaire pour que vous puissiez facilement déployer sur n’importe quel serveur ou sur Streamlit Cloud.
