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Je vais concevoir une pipeline rag, des chatbots IA, des agents IA
Ingénieur en IA et ML spécialisé en FastAPI, PyTorch et Gemini API
Ingénieur en IA/ML spécialisé en Python, FastAPI, PyTorch et Gemini API. Je crée des applications d'IA en production, entraîne des modèles de deep learning personnalisés et développe des backends API ...
À propos de ce service
CONCEVOIR DES SYSTÈMES IA DE QUALITÉ PRODUCTION QUI FONCTIONNENT VRAIMENT
Vous en avez assez des démonstrations d’IA qui s’effondrent en production ? Je crée de véritables systèmes IA évolutifs, des pipelines RAG, des chatbots LLM et des agents IA qui supportent la charge réelle, donnent des réponses précises et sont prêts à être déployés.
CE QUE JE CRÉE POUR VOUS
Systems RAG : pipelines de génération augmentée par récupération qui recherchent dans vos documents, PDFs, bases de données et répondent aux questions avec précision en utilisant une récupération sémantique + hybride.
Chatbots LLM : assistants IA personnalisés alimentés par GPT-4, Claude ou des modèles open-source (Llama, Mistral), avec mémoire, gestion du contexte et garde-fous intégrés.
Agents IA : agents autonomes capables de naviguer, récupérer des informations et agir avec LangChain, LlamaIndex ou des implémentations personnalisées.
Services Backend FastAPI : API REST haute performance avec traitement asynchrone et files d’attente de tâches en arrière-plan pour servir votre système IA à grande échelle.
Intégration de recherche vectorielle : Qdrant, FAISS ou ChromaDB configurés avec des pipelines d’embedding optimisés pour une récupération sémantique rapide et précise.
MON STACK TECHNIQUE
LLMs : OpenAI, Claude, Llama, Mistral
Frameworks : LangChain, langgraph, LlamaIndex, HuggingFace
Bases de données vectorielles : Qdrant, FAISS, ChromaDB, Pinecone
Backend : Python, FastAPI, aws, docker
FAQ
Traduction automatique
Quels fournisseurs de LLM supportez-vous ?
Je travaille avec OpenAI (GPT-4/GPT-4o), Anthropic (Claude) et des modèles open-source via HuggingFace (Llama, Mistral, Phi). Si vous avez un fournisseur préféré ou si vous souhaitez exécuter des modèles localement, faites-le moi savoir et nous pourrons discuter des options.
Que livrez-vous à la fin ?
Vous recevez le code source complet, un README clair avec les instructions d’installation, et une brève présentation lors du transfert. Tout vous appartient — pas de boîtes noires, pas d’enfermement chez un fournisseur.
Pouvez-vous travailler avec ma base de code ou mes données existantes ?
Oui. Je peux intégrer le système RAG/LLM dans un projet existant ou le créer en standalone. Partagez les détails de votre stack lors de votre message pour que je puisse planifier en conséquence.
Dois-je fournir des clés API (OpenAI, etc.) ?
Oui, vous devrez fournir vos propres clés API. Je ne les stocke ni ne les réutilise — elles sont utilisées uniquement pour le développement durant le projet et supprimées lors du transfert.
Et si mon projet est plus grand ou plus complexe ?
Contactez-moi avant de commander avec une description de votre projet. Je peux fournir une offre personnalisée avec un périmètre, un délai et un prix précis pour les constructions complexes.
