Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een op maat gemaakt ai-systeem fastapi, faiss docker transformer rag
Muhammad Omaid
Over deze dienst
Automatische vertaling
Heb je een op maat gemaakt AI-systeem nodig, niet zomaar een wrapper rond een API? Ik plan het, bouw het vanaf nul, en lever je de code.
Muhammad Omaid, hoofd van AI bij Magnus Mage (opgericht in 2019): 8+ jaar in productie, 10+ engineers, 4 AI-systemen live.
De eerste 5 tot 10 dagen zijn voor planning: architectuur, bibliotheekkeuze, een geschreven plan dat jij goedkeurt voordat de code begint.
Wat we vanaf nul bouwen:
RAG: op maat gemaakte embeddings, afgestemde encoding en decoding, FAISS of pgvector, retrieval geclusterd in 3D om chunking en recall te optimaliseren.
Na training: SFT, DPO, QLoRA op Llama, Qwen of Mistral, met evaluatierapporten; private inference op jouw GPUs.
Multi-LLM: routing over open en gehoste modellen op basis van kosten, latency en datagevoeligheid.
FastAPI-diensten met Pydantic schema's, async workers en OpenAPI-contracten.
Enterprise Docker-containers voor veel verkeer: load-tested, gemonitord, op AWS, Kubernetes of on-premises.
Beveiliging: authenticatie, snelheidslimieten, auditlog.
Pakketten: MVP in 30 dagen, Geavanceerd in 45; Enterprise is een toegewijd team voor $10.000 per maand.
Je krijgt broncode, architectuurdocument, load-test en eval-rapporten, CI/CD, walkthrough-video, bug-fix venster.
Stuur ons een bericht voordat je bestelt met je use case, data en verkeer voor een op maat gemaakte offerte.
Maak kennis met Muhammad Omaid
Muhammad Omaid
Head of AI at Magnus Mage, LLM RAG and fine tuned models
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjun 2024
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Head of AI at Magnus Mage (est. 2019). 8+ years in production software, BS Computer Science (FAST-NUCES), 10+ engineers behind me. I build private, secure AI: fine-tuned open models on your GPUs, RAG over your data (Transformers, embeddings, FAISS, pgvector), FastAPI and Docker services built for large traffic, agents with human-approval guardrails, AI security mapped to OWASP, SOC 2 and ISO 27001. On Web3 my team runs a live layer-1 (two chains, bridge, explorers, wallets); I architected its on-chain KYT. Every delivery includes source, tests and a handover. Message me for a custom quote.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat gebeurt er in de planningsfase?
Dagen 1-5 (MVP) of 1-10 (Geavanceerd): we brengen je use case, data en verkeer in kaart, kiezen de architectuur en bibliotheken (FastAPI, FAISS of pgvector, Transformers, Docker, Kubernetes) en schrijven een plan met mijlpalen. Jij keurt het goed voordat de code wordt geschreven.
Wat betekent RAG gebouwd vanaf nul?
Geen framework-sjablonen. We trainen of tunen op maat gemaakte embeddings, stemmen encoding en decoding af voor jouw documenten, indexeren in FAISS of pgvector, en clusteren de retrieval-ruimte in 3D om chunkgrootte en recall te optimaliseren. Je krijgt retrieval-metrics, niet alleen een chatbot.
Wat is post-training en wanneer heb ik dat nodig?
Post-training past een open model (Llama, Qwen, Mistral) aan jouw data aan met SFT, DPO of QLoRA. Je hebt het nodig wanneer prompts en RAG niet genoeg zijn: domeinspecifieke taal, strikte outputformaten, tool-aanroepen. Inbegrepen in Geavanceerd en Enterprise, met een eval-rapport voor en na.
Wat is multi-LLM routing?
Eén API, meerdere modellen. Verzoeken worden gerouteerd op basis van kosten, latency en datagevoeligheid: gevoelige data blijven op jouw privé-model, algemene taken gaan naar een gehost model, met fallback en kosten per oproep. Inbegrepen in Geavanceerd en Enterprise.
Waarom FastAPI en Pydantic?
FastAPI biedt async, high-throughput services met ingebouwde OpenAPI-contracten; Pydantic schema's valideren elke request en response zodat de LLM-laag nooit malformed data ontvangt of teruggeeft. Beide worden vanaf nul geschreven voor jouw systeem, geen boilerplate generators.
Hoe ga je om met veel verkeer?
Enterprise Docker-containers met async workers en queues, horizontale schaalbaarheid op Kubernetes of AWS, caching, snelheidslimieten en een load test op jouw doelverkeer vooraf. Monitoring en alerts zijn inbegrepen in Geavanceerd en Enterprise.
Kan het op mijn eigen infrastructuur draaien?
Ja. Alles wordt geleverd als Docker-containers en draait op jouw cloud (AWS, GCP, Azure), Kubernetes of on-prem GPUs. Voor private inference bedienen we open modellen met vLLM of Ollama, zodat jouw data nooit je netwerk verlaat.
MVP, Geavanceerd of Enterprise: welke?
MVP (30 dagen): één AI-dienst met RAG, FastAPI en Docker. Geavanceerd (45 dagen): MVP plus een post-getraind model, multi-LLM routing, 3D retrieval clustering en monitoring. Enterprise: een toegewijd team voor $10.000 per maand, minimaal twee maanden, verlengd zolang je het nodig hebt.
Wat krijg ik aan het einde?
Broncode in jouw repository, architectuurdocument, load-test en eval-rapporten, CI/CD-pipeline, Docker-afbeeldingen, een walkthrough-video en een bug-fix venster. Jij bezit de code, de modelgewichten en de data.
Hoe werken wij samen?
Stuur een bericht voordat je bestelt met je use case, data en verkeer; wij reageren met een plan en een op maat gemaakte offerte. Tijdens de bouw: dagelijkse updates op Fiverr, mijlpalen, een demo aan het einde van elke fase. NDA op aanvraag.
