Ik bouw aangepaste pyqt6 GUI en implementeer computer vision AI-modellen


Over deze dienst
Automatische vertaling
90% van de AI-prototypes op freelance platforms komen nooit in productie omdat ze in rommelige, onstabiele Jupyter Notebooks worden geschreven.
Als je genoeg hebt van ontwikkelaars die modellen bouwen die er geweldig uitzien op papier maar vastlopen, haperen of geheugen lekken bij gebruik onder echte omstandigheden, ben je hier aan het juiste adres.
Ik ben een AI- en systeemingenieur. Ik neem ruwe modelgewichten (YOLOv8, PyTorch, OpenCV tracking) en zet ze om in high-performance, native desktop software die is gebouwd voor snelheid en geen interface lag.
WAAR IK IN UITBLINK:EN
Fluid PyQt6, PySide6 en Qt6 custom graphic user interfaces (GUIs)
Real-time Computer Vision pipelines (Object detection, multi-class tracking, segmentation)
Multi-threaded achtergrondverwerking (QThreads) die je UI soepel laat draaien op 60 FPS
Inference optimalisatie via ONNX Runtime om hardware compute kosten te verlagen
Lokale database persistentie en hardware/serial port API-integraties
BEWEZEN VAARDIGHEDEN:
Ik ontwerp productie systemen, inclusief een geavanceerd multi-camera verkeers tracking dashboard dat real-time YOLOv8 loops draait via ONNX, en native system-tray achtergrond automatiseringsclients.
Stuur me een bericht met je project specificaties voordat je bestelt
Maak kennis met Eyad Arshad
AI Engineer specializing in Computer Vision, ML Systems, Python and CPP
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsokt 2018
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Bouw je de gebruikersinterface met Python of C++?
Ik bouw high-performance graphic user interfaces met zowel Python (PyQt6/PySide6) als native C++ (Qt6), afhankelijk van jouw prestatie-eisen en latency-criteria.
Kun je mijn YOLOv8-model optimaliseren zodat het sneller draait op standaard CPU of edge hardware?
Ja. Ik zet ruwe model checkpoints om in geoptimaliseerde formaten met ONNX Runtime. Dit vermindert de latency aanzienlijk en maakt realtime inferentie mogelijk op edge devices zonder dure cloudservers.
Hoe voorkom je dat de software vastloopt bij het draaien van zware machine learning modellen?
Ik ontwerp al mijn desktop applicaties volgens strikte multithreading principes. Door zware AI-model inferentie en dataprocessie pipelines te offloaden naar dedicated background worker Threads (QThreads), blijft je UI mooi vloeiend en responsief.
Heeft de uiteindelijke desktop applicatie dat de klant Python of dependencies moet installeren?
Nee. Ik lever standalone, productieklare uitvoerbare bestanden die volledig zijn gebundeld met alle interne dependencies. Je gebruikers kunnen de native app direct gebruiken zonder externe compiler te installeren of aangepaste scripts uit te voeren.

