Je vais créer une application locale de traitement d'images ML en streamlit sql
Consultant en Data Science et IA
À propos de ce service
Arrêtez de payer des frais mensuels récurrents pour le SaaS cloud. Gardez vos données d'entreprise 100 % privées avec une solution Python personnalisée, locale d'abord.
Je conçois des applications autonomes, hors ligne, de vision par ordinateur (CV) et d'apprentissage profond adaptées aux laboratoires médicaux, réseaux de commerce électronique et usines industrielles.
Comment ça fonctionne :
Vous recevez un dossier d'espace de travail hors ligne. Décompressez-le, ouvrez votre terminal, tapez python run.py, et l'application se lance automatiquement dans votre navigateur local. Tous les modèles de vision traitent les images localement en utilisant des poids optimisés, légers et ultra rapides.
️ Fonctionnalités techniques :
- Intégration double : Télécharger des dossiers d'images OU se connecter directement à des bases de données en direct
- Modèles de vision avancés : Détection automatique d'anomalies de haute précision, classification d'images, suivi d'objets ou segmentation de tumeurs.
- Pipeline de base de données : Scripts automatisés qui enregistrent les prédictions et les métriques directement dans vos tables SQL locales.
Aperçu des niveaux :
- Basique : Audit du schéma de données visuelles et script de pipeline de prétraitement OpenCV simple.
- Standard : Moteur de vision ML de base + application Streamlit pour le téléchargement en lot d'images.
- Premium : Moteur CV avancé de prévision + connexion à une base SQL en direct
Veuillez m'envoyer un message pour vérifier le schéma de votre dataset avant de commander !
APIs:
Google Cloud Vision API
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
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FAQ
Traduction automatique
Pourrai-je l'exécuter moi-même sans connaissances en codage ?
Oui, absolument. J'inclus un script de lancement en un clic (run.bat ou commande terminale) et une vidéo simple de configuration pour que vous puissiez ouvrir l'application instantanément.
Pouvez-vous intégrer des modèles spécifiques comme YOLOv8 ou des poids PyTorch personnalisés ?
Oui. Je crée régulièrement des applications utilisant YOLO, OpenCV, Mediapipe et Hugging Face transformers. Vous pouvez fournir vos propres poids entraînés sur mesure.
Pouvons-nous faire un appel Zoom ou Google Meet si je rencontre des difficultés lors de la configuration ?
Oui. Si la documentation ne suffit pas, nous pouvons faire un appel en partage d'écran approuvé par Fiverr pour le faire fonctionner ensemble.
Fournissez-vous des données d'exemple pour tester l'application d'abord ?
Oui. Je livre l'application préchargée avec une base SQLite fictive et des images d'exemple pour que vous puissiez vérifier qu'elle fonctionne parfaitement avant de connecter vos données réelles.
