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Je vais concevoir des modèles nlp, bert, agents IA, et solutions rag, llm pour vous en utilisant python
Science des données et intelligence artificielle
Bonjour, je suis Sharafat Ahmed, étudiant en CSE spécialisé en Data Science et Intelligence Artificielle à East West University. J’aide les entreprises à créer des images et vidéos de produits générée...
À propos de ce service
Vous cherchez plus qu’un simple script NLP de base ?
Je crée des systèmes de traitement de texte intelligents de bout en bout, allant des pipelines NLP classiques aux modèles BERT fine-tunés et aux agents IA prêts pour la production, alimentés par LangGraph et LangChain. Que vous ayez besoin d’un classificateur de sentiment, d’un chatbot spécifique à un domaine ou d’un système LLM multi-agent complet, je fournis des solutions propres, documentées et déployables.
Ce que je propose :
1. NLP & Analyse de texte
Prétraitement du texte : tokenisation, suppression des stopwords, lemmatisation (spaCy / NLTK)
Classification de texte & Analyse de sentiment (Naive Bayes, SVM, Régression logistique)
Reconnaissance d’entités nommées (NER), extraction de mots-clés et de phrases-clés
TF-IDF, analyse N-gram, fréquence des mots, réseaux de co-occurrence
Modélisation de sujets : LDA, NMF, BERTopic
Résumé de texte & Similarité sémantique
2. Fine-tuning de BERT & Transformer
Fine-tune BERT, RoBERTa, DistilBERT, AraBERT sur votre jeu de données personnalisé
Classification de séquences, classification de tokens, réponse à des questions
Courbes d’entraînement, rapport d’évaluation (précision, F1, matrice de confusion)
Sauvegarde & exportation des poids du modèle (format HuggingFace, .pth, .zip)
3. Agents IA & Solutions LLM
Orchestration multi-agent avec LangGraph, domaine spécifique
Langage de programmation:
Python
•
MATLAB
•
SQL
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Autres services de Data science et machine learning I Offre
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Avec quel type de données textuelles pouvez-vous travailler ?
Tout domaine — texte médical/clinique, avis clients, publications sur les réseaux sociaux, commentaires YouTube, documents juridiques, articles académiques, rapports financiers, réponses à des enquêtes. Si vous avez du texte, je peux en faire quelque chose.
Q2 : Ai-je besoin d’un jeu de données étiqueté pour la classification ?
Pour les tâches supervisées (classification, sentiment) — oui, des données étiquetées sont nécessaires. Pour les tâches non supervisées (modélisation de sujets, clustering, extraction de mots-clés) — du texte brut suffit. Je peux aussi vous conseiller sur la stratégie d’étiquetage si vous partez de zéro.
Q3 : Pouvez-vous créer un système RAG pour mes documents ou ma base de connaissances ?
Oui — cela fait partie du package Premium. Je vais mettre en place un magasin de vecteurs (FAISS ou Chroma), le connecter à vos documents, et construire un pipeline de récupération LangChain pour que votre LLM réponde aux questions uniquement à partir de vos données.
Q4 : Avec quels LLM travaillez-vous ?
OpenAI GPT-3.5 / GPT-4, Groq (LLaMA 3, Mixtral), Google Gemini, Mistral. Je peux utiliser ceux que vous préférez ou pour lesquels vous avez déjà un accès API. Je peux aussi utiliser des modèles open-source locaux via Ollama si vous souhaitez zéro coût API.
Q5 : Pourrai-je exécuter et modifier le code moi-même ?
Absolument. Tous les livrables sont des notebooks Jupyter/Colab propres, bien commentés. Je code pour les humains, pas seulement pour les machines. Vous comprendrez chaque étape, et je serai heureux d’expliquer tout après la livraison.
Q6 : Pouvez-vous déployer le modèle ou l’agent en tant qu’API ou application web ?
Un déploiement basique (point de terminaison FastAPI ou application Streamlit) peut être ajouté en option. Pour un déploiement complet dans le cloud (AWS, GCP, Hugging Face Spaces), contactez-moi avant de commander pour un devis personnalisé.
