Je vais auditer et corriger votre pipeline d'IA ou de LLM défectueux

Votre fonctionnalité d'IA fonctionnait lors des tests mais se casse avec de vrais utilisateurs. Ou elle tourne tous les jours et vous commencez à suspecter que le résultat est incorrect.

C'est ce que je fais.

DEUX CAS RÉELS

Dans un projet, j'ai trouvé un parser assignant les colonnes par position absolue en pixels. Sur des documents plus anciens, il produisait des résultats bien formés mais totalement faux, pendant des mois, sans aucune erreur apparente.

Dans un autre, un modèle de langue des signes n'apprenait pas parce que le vecteur de caractéristiques supprimait silencieusement les points de repère de la main qu'il était censé lire, à chaque image. La CI échouait 10 fois sur 10 depuis le premier commit et personne ne l'avait remarqué. J'ai réussi à faire passer 58 tests backend et 21 tests frontend, et à réduire le lint de 59 erreurs à zéro.

CE QUE JE FAIS

Je lis votre code, reproduis la défaillance, vous explique la cause principale en langage clair, et je la corrige ou je vous donne les étapes exactes pour le faire.

Les défaillances silencieuses sont les plus coûteuses. Un crash est corrigé le jour même. Un pipeline qui tourne en vert tout en produisant des données erronées peut vous coûter des mois.

AVANT DE COMMANDER

Envoyez-moi un message avec ce qui ne fonctionne pas et ce que vous avez déjà essayé. Si je pense ne pas pouvoir vous aider, je vous le dirai.