Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw, integreer of debug lokale llm en vlm systemen
Daniel G
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw, integreer, los problemen op en optimaliseer lokale AI-systemen gebaseerd op LLMs en VLMs.
Ik werk direct met lokale model runtimes en infrastructuur, waaronder llama.cpp/ggml, GGUF, Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Hugging Face, Ollama, CUDA, Python en C++.
Ik kan helpen met:
- Lokale LLM/VLM installatie en deployment
- llama.cpp en GGUF configuratie of debugging
- GPU/CPU inference en CUDA optimalisatie
- Python integratie en aangepaste AI-workflows
- LoRA/QLoRA training en modelaanpassing
- OCR, document AI, audio en data-verwerking pipelines
- Interne/private AI tools en automatisering
- Diagnose, telemetry, testen en prestatieproblemen
- Database en applicatie-integratie
Elke implementatie betekent één duidelijk gedefinieerde AI-component, integratie of deployment taak. Complexere systemen kunnen worden opgesplitst in meerdere implementaties.
Aangezien lokale AI-projecten sterk variëren in hardware, modellen en scope, neem contact met me op voordat je bestelt als je project complex is of aangepaste ontwikkeling vereist.
Maak kennis met Daniel G
Daniel G
Python AIML Developer
- Afkomstig uitPolen
- Lid sindsaug 2026
- Gem. reactietijd2 uur
Talen
Pools, Engels
I am a PhD in Physics and MSc in Biochemistry working as an independent Python and AI/ML developer. I specialize in local Large Language Models (LLMs), Vision-Language Models (VLMs), and model optimization using tools like llama.cpp, GGUF, and LoRA. My scientific background supports my rigorous approach to debugging and complex system design.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Ja, vooral voor aangepaste of complexe projecten. Lokale AI-systemen variëren sterk afhankelijk van het model, hardware, besturingssysteem en benodigde integraties. Stuur me eerst een korte beschrijving van je project zodat ik de juiste package en scope kan bevestigen.
Met welke lokale AI-modellen en runtimes werk je?
Ik werk met lokale LLM en VLM systemen waaronder Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, GGUF modellen, llama.cpp/ggml, Hugging Face en Ollama, evenals aangepaste Python en C++ integraties.
Kun je een bestaande lokale LLM setup troubleshoot?
Ja. Ik kan problemen diagnosticeren met llama.cpp, GGUF modellen, CUDA/GPU offloading, CPU/GPU inference, modelconfiguratie, Python integraties, prestatieproblemen en lokale AI pipelines.
Kun je me helpen het juiste model voor mijn hardware te kiezen?
Ja. Ik evalueer je beschikbare CPU, GPU, VRAM, RAM en gebruikssituatie, en adviseer een passend modelgrootte, quantisatie en deployment configuratie.
Bied je LoRA of QLoRA training en modelaanpassing aan?
Ja, wanneer de scope van het project en de beschikbare hardware het geschikt maken. Trainingsvereisten hangen sterk af van het model, dataset, GPU-geheugen en verwachte resultaat, dus neem contact met me op voordat je training bestelt.
Kan de oplossing volledig lokaal draaien zonder data naar externe AI APIs te sturen?
Ja. Ik specialiseer me in lokale AI-systemen en kan oplossingen ontwerpen waarbij modellen en data op je eigen hardware blijven, mits het gekozen model en de infrastructuur dit ondersteunen.
