System wysokiego obciążenia

Budżet: 2500 USD Termin: 21 dni

Witam. Zaprojektuję i wdrożę architekturę backendu highload na Pythonie (FastAPI, Celery/Redis, PostgreSQL/VectorDB) z integracją multimodalnych modeli (CLIP / Gemini Flash / Qwen-VL) oraz API Telegram/WhatsApp.

Wyszukiwanie wektorowe & LLM: Dla wyszukiwania po zdjęciach i tekstach jednocześnie zrealizuję generację jednolitych embeddingów z zapisaniem w Qdrant / Milvus. To zapewni wydanie katalogu detalicznego odzieży z odpowiedzią na poziomie subsekundowym (

Budżet: 2500 USD Termin: 45 dni

Wezmę pierwszy produkcyjny MVP multimodalnego wyszukiwania: przesyłanie zdjęć i tekstu, połączone wyszukiwanie, ranking LLM, API i integracja z komunikatorem przez osobistego asystenta.

Architekturę podzielę na usługę wyszukiwania, wektorowy indeks, kolejkę przetwarzania i warstwę agenta — aby dalej skalować obciążenie bez przeróbek rdzenia.

Termin: 45 dni. Koszt pierwszego etapu: 2 500 USD.

Czy katalog odzieży i oznaczone dane są już dostępne przez API lub eksport?

Budżet: 2500 USD Termin: 60 dni

Dzień dobry.
Realizuję wysokoobciążony backend na NestJS z integracją LLM i multimodalnym wyszukiwaniem po zdjęciach i tekstach, a także podłączeniem osobistego asystenta AI do komunikatorów. Do pracy z wieloma modelami AI proponuję użycie OpenRouter.ai, co pozwoli na łatwe przełączanie się między modelami i skalowanie systemu bez przywiązania do jednego dostawcy.
Jestem gotów omówić szczegóły i przystąpić do pracy. Będę wdzięczny za współpracę.

Budżet: 2500 USD Termin: 30 dni

Cześć.

Jestem programistą NodeJS. Jestem gotów podjąć się zadania. Napisz, omówimy.

Budżet: 2400 USD Termin: 14 dni

Dzień dobry, od ponad 5 lat zajmuję się rozwojem, skomplikowane usługi highload z AI na SaaS - to właśnie moje.

Swój projekt Throngwatch stworzyłem samodzielnie: to SaaS-analiza z raportami AI dla Discorda, pełny stos od architektury po uruchomienie.

Możemy zacząć od MVP: multimodalne wyszukiwanie odzieży (zdjęcie+tekst), integracja LLM, osobisty agent-asystent w komunikatorze, przemyślany backend do wysokiego obciążenia. Cały stos - od podstaw, Node.js/React, wdrożenie pod ruch. Na wersję podstawową orientacyjnie 2-3 tygodnie; dokładny koszt po kilku wyjaśnieniach lub w wiadomościach prywatnych.

Jakie komunikatory są priorytetowe do integracji? Czy potrzebne jest osobne konto administratora do zarządzania i analizy?

Czekam na wiadomość w prywatnych!

Budżet: 2500 USD Termin: 14 dni

Budżet 2500 USD planowałbym na pierwszy etap inżynieryjny - architektura, model techniczny, prototyp multimodalnego wyszukiwania i ocena wersji produkcyjnej. Pełny system highload z LLM, wyszukiwaniem po zdjęciach i tekstach, agentem w komunikatorach, kolejkami, bazą wektorową, monitoringiem i normalnym bezpieczeństwem będzie osobnym etapem i, najprawdopodobniej, znacznie wyżej w budżecie.

W realizacji kierowałbym się nie od ładnego dema, a od jakości wyszukiwania i kosztu zapytania. Najpierw sprawdzamy pipeline - zdjęcie produktu, zapytanie tekstowe, embeddingi, ranking, filtry, odpowiedzi agenta, limity i scenariusze w komunikatorach. Dopiero potem pakujemy to w stabilną architekturę z kolejkami, cachem, logowaniem, panelem administracyjnym i metrykami jakości. W przeciwnym razie można szybko uzyskać drogą zabawkę, która wyszukuje na podstawie inspiracji, a rachunek za model też z charakterem =/

Pytania do dokładnej oceny
> jaki katalog odzieży planowany jest na starcie - liczba produktów, zdjęcia, atrybuty, częstotliwość aktualizacji
> jakie dokładnie komunikatory są potrzebne - Telegram, Viber, WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger czy inny zestaw

Podobne przypadki Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI i automatyzacja procesów z logiką agenta
> https://business.ingello.com/fractal - skomplikowana architektura AI i automatyzacja systemowa
> https://business.ingello.com/carveli - logika e-commerce, katalog i system produktowy

Główny profil pod FLH
> https://systems-fl.ingello.com Rozwiń

Budżet: 2500 USD Termin: 7 dni

Witam, niedawno robiłem podobną usługę z wyszukiwarką i agentem Telegram: zaawansowane wyszukiwanie z filtrowaniem, integracja z API Telegram, dostęp ról, powiadomienia i panel administracyjny. Scenariusz multimodalny, w którym zapytanie idzie tekstem i obrazem razem, opiera się na warstwie LLM na górze tego wyszukiwania.

Jeśli asortyment jest duży i rośnie, warto od razu wprowadzić wektorowy indeks dla zdjęć i tekstu, to utrzymuje czas odpowiedzi wyszukiwania stabilnym pod obciążeniem.

Ile pozycji jest w katalogu na początku i jaki jest oczekiwany przepływ zapytań w szczycie? Skąd pochodzą obrazy produktów, to własna baza czy parsowanie zewnętrznych źródeł?

Proponuję się skontaktować, przy okazji naszkicuję schemat rozwiązania dla multimodalnego wyszukiwania i agenta w komunikatorach, z rozkładem na LLM i część highload.

Budżet: 2500 USD Termin: 30 dni

Dzień dobry!

Mogę opracować taki highload-serwis, który na podstawie zdjęcia i tekstu znajdzie odzież w katalogu, działając jako osobisty agent bezpośrednio w tg lub w innym komunikatorze.

Same jądro — wyszukiwanie po zdjęciu — już zbudowałem: bot Telegram z wizualnym wyszukiwaniem CLIP w katalogu produktów (zdjęcie na wejściu → podobne pozycje z katalogu).

Co jeszcze z tego realizuję:
- Highload — zaprojektowałem system produkcyjny na 2,5 mln zamówień / 14K+ aktywnych użytkowników miesięcznie z real-time (taksometr i aktywne zamówienie);

osobno uruchamiałem modele ML na infrastrukturze GPU (VastAI, Kaggle, multi-GPU) jako usługi.

- Multimodalność/CV — orkiestracja 6 modeli bazowych (CLIP, SAM, Florence-2, Grounding DINO, Flux) na obrazach mody, nie tylko podstawowy CLIP-lookup.

- Agent + LLM — systemy multi-agentowe od podstaw, orkiestracja Claude/Mistral/Qwen/GPT-OSS; osobno pipeline LLM na rynku odzieżowym.

Kilka pytań, aby ocenić szczegółowo:
- Skala — rozmiar katalogu i zapytania/sek w szczycie?
- Zdjęcia i tekst są klasyfikowane wspólnie (hybrydowo), czy zdjęcie → kandydaci → tekst?
- Jakie komunikatory, a katalog jest wasz czy zewnętrzny?

System jest duży, dlatego rozważałbym to etapami; dokładny przedział — po omówieniu wszystkich szczegółów.

Pracuję przez Biznes Safe. Rozwiń

Budżet: 2500 USD Termin: 30 dni

Zbadałem zadanie: multimodalne wyszukiwanie na podstawie zdjęć i tekstu jednocześnie, integracja z komunikatorami, agent LLM. To interesujący i nietrywialny system, w którym ważne jest prawidłowe zorganizowanie pipeline'u od przychodzącego zapytania użytkownika do odpowiedzi agenta.

Mam około 3,5 roku doświadczenia komercyjnego w fullstack development, pracowałem również nad B2B e-commerce i produktami z wysokimi wymaganiami architektonicznymi. Stos: TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Vue/Nuxt, React/Next.js. Rozumiem, jak budować modułowe systemy z DI, gdzie komponenty (wyszukiwanie wektorowe, orkiestracja LLM, adaptery komunikatorów) nie przeplatają się ze sobą i są łatwe do skalowania.

W części highload: krytycznie ważne jest prawidłowe zbudowanie kolejek zadań i cache'owania między modelem embedding a głównym LLM, aby pod obciążeniem nie było wąskich gardeł. W kwestii integracji z komunikatorami: lepiej projektować przez jednolitą warstwę adapterów, wtedy dodanie nowego komunikatora nie łamie logiki agenta.

Jestem gotów omówić szczegóły architektury i zakres prac.

Budżet: 3000 USD Termin: 30 dni

Witam! Będę rozwijać system highload z LLM do multimodalnego wyszukiwania odzieży: zdjęcia + tekst, z integracją w komunikatory przez osobistego asystenta-bota. Mam doświadczenie w rozwiązaniach o wysokim obciążeniu z integracją AI i pracą z komunikatorami.

Jaką platformę LLM planujecie użyć do rozpoznawania i semantycznego wyszukiwania po zdjęciach odzieży?

Budżet: 2500 USD Termin: 27 dni

Cześć, jestem gotów opracować system highload do multimodalnego wyszukiwania odzieży na podstawie zdjęć i zapytań tekstowych z integracją LLM oraz osobistego agenta w komunikatorach. Mam odpowiednie doświadczenie w Python backend, integracjach AI/LLM, API, kolejkach, bazach danych oraz budowaniu usług z uwzględnieniem obciążenia. Realizację widzę przez Python/FastAPI dla backendu, oddzielną warstwę do przetwarzania obrazów i zapytań tekstowych, kolejkę zadań, cache'owanie oraz API do podłączenia komunikatorów. Najpierw ustalę architekturę, scenariusze wyszukiwania i wymagania dotyczące obciążenia, a następnie stworzę MVP z dalszą optymalizacją pod kątem szybkości, stabilności i kosztów zapytań do modeli. Dla backendu FastAPI/Python robiłem backend dla projektu: https://zem.center/ git: github.com/onyx144

Budżet: 2500 USD Termin: 3 dni

Witam! Zapoznałem się z projektem i jestem gotów przystąpić do pracy. Jestem pewien, że będą Państwo zadowoleni z rezultatu.

Budżet: 2500 USD Termin: 7 dni

Dzień dobry, Nick!

Mam doświadczenie w tworzeniu systemów o wysokim obciążeniu oraz integracji z AI. Pozwala to na tworzenie efektywnych rozwiązań dla multimodalnego wyszukiwania, które odpowiadają potrzebom współczesnego rynku.

Rozumiem, że pracujesz nad stworzeniem serwisu online do wyszukiwania odzieży, który łączy zapytania tekstowe i obrazy. Wymaga to głębokiej analizy docelowej grupy odbiorców oraz technologii, aby zapewnić wysoki poziom wygody dla użytkowników.

Aby sformułować szczegółową strategię, proponuję następujące kroki:
1. Zapoznać się z wymaganiami technicznymi oraz architekturą twojego systemu.
2. Określić kluczowe funkcje, które należy wdrożyć do integracji z komunikatorami.
3. Przeprowadzić analizę konkurencji oraz rynku, aby zrozumieć, jakie rozwiązania już istnieją.

Wstępny koszt moich usług zaczyna się od 400$ miesięcznie. W zależności od złożoności zadań, terminy realizacji mogą się wahać od 2 do 8 miesięcy.

W moim profilu możesz zapoznać się z przykładami zrealizowanych projektów: Freelancehunt

Proponuję omówić twój projekt w prywatnych wiadomościach, aby dokładniej rozważyć cele i plany dotyczące rozwoju. Rozwiń

Budżet: 2500 USD Termin: 30 dni

Cześć! To, co opisano, to tak naprawdę trzy duże zadania jednocześnie: infrastruktura highload, multimodalne wyszukiwanie (zdjęcia + tekst jednocześnie) oraz agent-asystent w komunikatorze. Za 2500 dolarów nie da się tego całkowicie zrealizować — a szczerze mówiąc, "highload" w ogóle jest za wcześnie, aby o tym rozmawiać, dopóki nie ma rzeczywistego obciążenia, to nie jest coś, od czego warto zaczynać.

Co proponuję w rzeczywistości: MVP na istniejącym modelu multimodalnym (embeddingi dla zdjęć i tekstu, wyszukiwanie wektorowe w twoim katalogu) plus bot Telegram z LLM do rozumienia zapytań — bez trenowania własnego modelu i bez architektury highload, która na razie nie jest potrzebna. Podobną kombinację (hybrydowe wyszukiwanie, embeddingi, baza wektorowa) już napisałem ręcznie w swoim projekcie.

Powiedz mi, jaki masz katalog — ile produktów, czy są już zdjęcia i opisy w ustrukturyzowanej formie — a podam konkretną cenę i termin dla pierwszego etapu.

Budżet: 2500 USD Termin: 10 dni

Cześć!

Przejrzałem opis projektu. Już mam pomysł, jak to można zrealizować.

Budowałbym system za pomocą multimodalnych embeddingów, aby jednocześnie uwzględniać zdjęcia i tekst, a wyszukiwanie działało szybko nawet przy dużym katalogu. LLM używałbym jako inteligentnego asystenta w komunikatorach, a samo wyszukiwanie przeniósłbym do osobnej usługi, aby można je było skalować niezależnie.

Przed rozpoczęciem prac zaproponuję architekturę, aby od razu zapewnić odpowiednią wydajność i uniknąć problemów przy wzroście obciążenia.

Jeśli są już preferencje co do stosu technologicznego lub jakieś gotowe rozwiązania — mogę się dostosować. Jeśli nie, pomogę dobrać optymalne rozwiązanie.

Będę zadowolony, aby omówić szczegóły projektu. Rozwiń

Budżet: 2500 USD Termin: 14 dni

mamy już praktycznie gotowe podobne rozwiązanie dotyczące agentów AI i systemów wyszukiwania, które można szybko dostosować do odzieży i komunikatorów
proponuję omówić szczegóły tutaj, jestem w kontakcie ))

co do terminów - w ciągu 10-14 dni można stworzyć działający prototyp techniczny
w nim chciałbym uwzględnić multimodalne wyszukiwanie po zdjęciach i tekście, wyszukiwanie wektorowe, podstawową witrynę produktów, osobistego agenta oraz integrację z pierwszym komunikatorem

co do architektury, podzieliłbym system na pobieranie produktów, przetwarzanie obrazów, embeddingi, wyszukiwanie, warstwę LLM agenta, kolejkę zadań oraz część administracyjną do kontroli jakości wyników
w ten sposób później będzie łatwiej skalować obciążenie i nie przepisywać wszystkiego od zera

należy wyjaśnić 2 kwestie
- jaki katalog produktów i ile pozycji oczekuje się na starcie
- jakie komunikatory są potrzebne w pierwszej kolejności - Telegram, Viber, Instagram, WhatsApp czy inny kanał

podobne przypadki
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI i automatyzacja procesów biznesowych
- https://business.ingello.com/fractal - architektura agentów i złożone scenariusze
- https://business.ingello.com/prime-eva - e-commerce i systemowa praca z danymi produktowymi

nasz profil w takich systemach - https://systems-fl.ingello.com Rozwiń

Budżet: 2500 USD Termin: 3 dni

Wielomodalne wyszukiwanie to połączenie modelu typu CLIP do osadzania zdjęć i tekstu oraz bazy wektorowej Qdrant, która pod obciążeniem szybko znajduje podobne produkty.

Zrealizuję indeksację katalogu odzieży, przetwarzanie zapytań zdjęć i tekstu jednocześnie, kolejki i pamięć podręczną dla highload oraz agenta na LLM do dialogu w komunikatorze z pytaniami o rozmiar i kolor. Prototyp wyszukiwania będzie gotowy w ciągu 3 dni.

Proszę powiedzieć, który komunikator jest pierwszy i czy istnieje już katalog produktów ze zdjęciami?

Budżet: 2500 USD Termin: 14 dni

Cześć! W wyszukiwaniu multimodalnym kluczowe jest prawidłowe skonfigurowanie pamięci podręcznej wektorowych osadzeń, aby LLM nie obciążała GPU przy każdym zapytaniu o odzież. Tworzyłem podobne rozproszone systemy.

Jaką bazę danych planujecie do wyszukiwania wektorowego (na przykład Pinecone lub Milvus)?

Skontaktujmy się, zaproponuję plan architektoniczny optymalizacji obciążenia.