Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Witaj.
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.
Chmurowa usługa renderowania wideo na GPU z botem Telegram, lokalnym Whisper i integracjami z Fal AI (Flux Schnell i Wan 2)
Stworzyć chmurową usługę renderowania wideo z interfejsem Telegram, która:
Przyjmuje pliki i instrukcje przez bota Telegram
Pobiera obrazy przez API Fal AI Flux Schnell
Pobiera wideo przez API Fal AI (model Wan 2)
Lokalnie generuje napisy (Whisper)
Renderuje wszystko na GPU (przez ffmpeg/OpenCV/SDK)
Wydaje gotowy wynik przez Google Drive
Telegram Bot API (Python: [aiogram, pyrogram] lub Node.js)
ffmpeg z obsługą GPU (NVENC, CUDA, VideoToolbox)
OpenCV z CUDA (w razie potrzeby do niestandardowego przetwarzania klatek)
Fastvideo SDK (jeśli potrzebne przyspieszenie, w budżecie)
OpenAI Whisper (lokalnie, CPU/GPU, przez binding Python)
Fal AI API (Flux Schnell — obrazy, Wan 2 — wideo)
Google Drive API (przesyłanie gotowych wideo)
Chmura: DigitalOcean (lub AWS/GCP), koniecznie instancje GPU
Docker (kontenery do izolacji pracowników renderujących)
(Opcjonalnie) Kubernetes do automatycznego skalowania
Przyjmuje instrukcje, pliki użytkownika (tekst, audio, wideo, parametry).
Pokazuje statusy (“kolejka”, “renderuje”, “gotowe”).
Pozwala wybrać szablon, styl, ustawić tekst do napisów.
Zapytanie użytkownika otrzymane → dodawane do kolejki (kolejka na Redis/DB).
Pobierane obrazy przez API Fal AI Flux Schnell
Wysłać prompt, otrzymać url/jpg/png.
Pobierane wideo przez Fal AI Wan 2
Zapytanie API, otrzymać mp4/mov lub url.
Generowane napisy przez Whisper
Audio (jeśli potrzebne) podawane do Whisper (lokalnie na GPU/CPU).
Wynik — plik srt/txt.
Renderowanie wideo na GPU
Wszystkie elementy zbierane (wideo, obrazy, audio, napisy) w jeden film.
ffmpeg z pełną obsługą GPU.
Opcjonalnie niestandardowe przetwarzanie przez OpenCV CUDA.
Gotowy plik przesyłany na Google Drive
Tworzona unikalna folder/link.
Użytkownik otrzymuje link w Telegramie
Renderowanie 10-15 wideo (1 godzina każde) równolegle
ffmpeg uruchamiane z parametrami NVENC/CUDA
Dodawanie audio/wideo/napisów — tylko przez GPU
Whisper instalowane lokalnie (przez Docker lub systemowo)
Fal AI API — integracja przez REST, obsługa błędów/retry
Wszystkie pliki pośrednie usuwane po zakończeniu renderowania
Użytkownik (Telegram)
Bot Telegram
↕
Menadżer kolejki renderowania (monitorowanie statusów)
↕
Pracownik renderujący (Docker):
Pobiera dane z Fal AI (obrazy/wideo)
Wywołuje Whisper do napisów
Skleja wideo (ffmpeg na GPU)
Przesyła wynik do Google Drive
Informuje Menadżera Kolejki/bota
DigitalOcean GPU droplet (8+ rdzeni CPU, 32+ GB RAM, 1+ GPU, NVMe SSD)
Docker zainstalowany
Python 3.10+, Node.js (jeśli potrzebne dla botów)
ffmpeg z obsługą CUDA/NVENC
OpenCV z CUDA
Whisper (instalacja przez pip + modele)
Dostęp do internetu dla API Fal AI i Google Drive
# 1. Pobierz obraz przez Fal AI Flux Schnell
image_url = fal_api.get_image(prompt)
download(image_url)
# 2. Pobierz wideo przez Fal AI Wan 2
video_url = fal_api.get_video(params)
download(video_url)
# 3. Whisper (lokalnie) -> uzyskaj napisy
subtitles = whisper.transcribe(audio_file)
# 4. ffmpeg (GPU) — zbuduj wideo
cmd = f"ffmpeg -hwaccel cuda -i video.mp4 -i image.jpg -vf 'subtitles=subs.srt' -c:v h264_nvenc output.mp4"
run(cmd)
# 5. Prześlij do Google Drive, uzyskaj link
link = google_drive.upload('output.mp4')
telegram_bot.send_message(user_id, link)
Uruchomić bota Telegram (lub poprawić, jeśli już istnieje)
Napisać handler do integracji z Fal AI (2 endpointy)
Przygotować pracownika renderującego (Docker), który:
Pobiera media z API
Wywołuje lokalny Whisper
Generuje napisy w SRT
Uruchamia ffmpeg na GPU ze wszystkimi parametrami
Przesyła wideo do Google Drive
Wysyła statusy z powrotem do Telegramu
Zapewnić skalowanie i równoległość (wiele pracowników Docker)
Dokumentacja dotycząca uruchamiania i wdrażania
Opisać wdrożenie na DigitalOcean (lub innej chmurze), instrukcje dotyczące uruchamiania kontenerów, podłączenia do API
README z przykładami poleceń i testowania
Zaproponować terminy realizacji MVP (podstawowy przepływ, 1-2 pracowników)
Oszacować budżet na uruchomienie w DigitalOcean na 1 miesiąc pracy (punkt odniesienia: 1-2 GPU droplets)
Gotowy do dostarczenia dodatkowych szczegółów (API Fal AI, przykłady promptów, przykłady wideo/obrazów do testów) — na żądanie.
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Witaj.
Opracowuję boty do Telegramu w NodeJS. Jestem gotów się tym zająć. Pisz, omówimy.
Budżet: 15000 UAH Termin: 12 dni
Cześć! 👋
Mam praktyczne doświadczenie w parsowaniu danych (realne projekty, praca z API, strukturyzacja i przetwarzanie informacji) oraz w tworzeniu botów Telegram. Zrealizowałem również kilka projektów PET z wykorzystaniem AI:
BizzAi — bot do generowania odpowiedzi biznesowych;
fuckupcoach — interaktywny bot-coach.
Znam się na pracy z integracjami API, kolejkami i automatyzacją, i jestem gotów zrealizować MVP dla Twojej usługi:
Bot Telegram do przyjmowania danych i wydawania wyników;
integracja z Fal AI API;
lokalna praca z Whisper do generowania napisów;
organizacja pipeline'u renderowania na GPU (ffmpeg, OpenCV, Docker);
ładowanie gotowych wyników na Google Drive i powiadamianie użytkownika.
Mogę szybko zaangażować się w pracę, opanować specyficzne narzędzia (CUDA, ffmpeg z GPU, skalowanie workerów) oraz dokumentować proces.
Będę zadowolony, mogąc dołączyć do realizacji tego projektu 🚀
Budżet: 27000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry!
Nazywam się Roman i jestem w czołówce 5 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~1600 specjalistów na platformie.
Gwarantuję:
- Szybkie i jakościowe wykonanie zadania
- Ścisłe przestrzeganie terminów
- Regularny kontakt przez cały proces
Będę zadowolony, mogąc omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.
Budżet: 14000 UAH Termin: 14 dni
Witam.
Mam doświadczenie w realizacji AI rozmów - mogę pokazać dialogi gotowych czatów i wyniki.
Mam również prace nad maksymalnie realistycznymi zdjęciami - również mogę pokazać wyniki.
Myślę, że z opisu zrozumieliśmy się nawzajem, do czego służy wasza usługa - i szybko znajdziemy wspólny język.
Budżet: 14000 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry, jestem gotów podjąć się zadania, mam gotowego bota, ale do innych zadań, jednak potrafię pracować z Fal API, bot jest właśnie na nim podłączony do Halioai, oto link do portfolio https://freelancehunt.com/showcase/work/bot-dlya-avtomatichnoyi-generatsiyi-video-po/1973705.html
Jestem gotów przerobić pod wasze zadania, api do testów będzie potrzebne, to na pewno koszty testów będą wynosić około 10$ i więcej
Dostęp do serwera, jeśli go nie ma, zarejestruj się i daj mi dostęp, sam skonfiguruję środowisko, ogólnie z siecią, którą opisałeś w tzw. mogę zebrać
Mój 1 dzień kosztuje 2000 UAH
Zrobię prawdopodobnie wcześniej niż w 7 dni, ale potrzebuję kilku dni testów, aby wszystko było dobrze)
Link do wideo z pracy Google Drive
Konieczne jest przeprowadzenie głębokiej analizy technicznej trzech plików PDF pod kątem autentyczności oraz możliwych oznak edytowania lub fałszowania. Potrzebna jest nie tylko wizualna ocena dokumentów. Wykonawca powinien dobrze rozumieć wewnętrzną strukturę plików PDF oraz umieć analizować: metadane plików; strukturę PDF oraz poszczególnych obiektów; historię tworzenia i możliwego edytowania; używane oprogramowanie; wbudowane czcionki, obrazy, warstwy i inne elementy; możliwe oznaki ponownego zapisywania, konwersji, wprowadzania zmian lub tworzenia dokumentu z datą wsteczną; jakiekolwiek techniczne niezgodności, które mogą świadczyć o manipulacjach z plikami. Na podstawie przeprowadzonej analizy należy przedstawić zrozumiałe pisemne wnioski dotyczące każdego pliku z wskazaniem wykrytych oznak, ryzyk oraz ograniczeń analizy. Rozważamy specjalistów, którzy mają praktyczne doświadczenie w cyfrowej kryminalistyce, analizie dokumentów PDF, metadanych lub weryfikacji plików elektronicznych pod kątem autentyczności. W odpowiedzi prosimy krótko opisać swoje doświadczenie, metody oraz narzędzia, które wykorzystujesz do takiej analizy.
Wskaźnik do użytku w handlu powinien określać określone zakresy z historią i analizować je z bieżącym
Potrzebny doświadczony programista Python do stworzenia programu automatyzacji pracy z witryną. Co ma robić bot: Autoryzować się na moim koncie na stronie. Nieprzerwanie (24/7) monitorować pojawienie się nowych zamówień roboczych. Po pojawieniu się nowego zamówienia otwierać jego kartę. Analizować informacje o zamówieniu (typ prac, miasto, odległość, opis). Automatycznie akceptować zamówienia, które spełniają określone warunki. Jeśli zamówienie nie spełnia warunków, pomijać je. Wysyłać powiadomienia na Telegram o zaakceptowanych i pominiętych zamówieniach. Wymagania: Python. Playwright (mile widziane) lub Selenium. Praca przez zwykłą przeglądarkę. Przekazanie pełnego kodu źródłowego po zakończeniu projektu. Zapewnienie instrukcji instalacji i uruchamiania. Obowiązkowe doświadczenie w tworzeniu podobnych systemów automatyzacji. Proszę o przesłanie przykładów podobnych projektów podczas odpowiedzi.
Potrzebne jest zrealizowanie projektu zbierania i strukturyzacji dużej ilości obrazów z otwartych źródeł internetowych (na pierwszym etapie 2000 obrazów). Zadanie obejmuje: - zautomatyzowane zbieranie obrazów; - pobieranie plików w maksymalnie dostępnej jakości; - klasyfikację obrazów według kategorii. Oczekiwany rezultat: - strukturalna baza obrazów; - zrozumiały system katalogowania; - przekazanie wyniku przez Google Drive lub inny uzgodniony sposób;
Rozwój Telegram Mini App (Bot + WebApp) do sprzedaży dóbr cyfrowych i walut w grach (Python / aiogram) Opis projektu: Wymagana jest разработка Telegram-bota z pełnoprawnym interfejsem WebApp do zautomatyzowanej sprzedaży dóbr cyfrowych (Telegram Stars, Telegram Premium, waluty w grach/donaty do PUBG Mobile, Steam i inne). Projekt nosi nazwę Aspect App. Główny nacisk kładzie się na szybkość działania, płynny UI/UX w stylu Web3/minimalizmu oraz pełną automatyzację wydawania towarów po dokonaniu płatności. Stos technologii: Backend: Python 3.10+, aiogram 3.x (FastAPI dla Webhook/API mile widziane). Baza danych: PostgreSQL / Redis (do sesji i cache'owania). Frontend (WebApp): React.js / Vue.js / Next.js (według uznania dewelopera, ważna jest szybkość i płynność animacji). Integracje: Telegram WebApp API. Główna funkcjonalność (MVP): 1. Część kliencka (Telegram Mini App): Główny ekran: Kategorie towarów (Aktywa Telegram, Donaty w grach). Siatka banerowa dla promocji. Katalog towarów: Karty towarów z wyborem objętości (na przykład: 50, 100, 500 Telegram Stars lub UC). Pola do wprowadzania danych gracza (Player ID do PUBG). Koszyk i Zamówienie: Szybki zakup w 2 kliknięcia. Moduł płatności: Integracja metod płatności (CryptoBot API / TON Connect / inne bramki fiatowe do uzgodnienia). Panel użytkownika: Historia zamówień, status realizacji, system poleceń (saldo wewnątrz aplikacji). 2. Panel administracyjny (wbudowany w WebApp lub oddzielny bot): Zarządzanie katalogiem (dodawanie/usuwanie towarów, zmiana cen). Monitorowanie zamówień i statystyki sprzedaży. System wysyłek do bazy użytkowników. 3. Logika automatyzacji (będzie plusem): Gotowość architektury do integracji z API dostawców (API do automatycznego zakupu Stars/UC). Na etapie MVP część towarów może być wydawana kodami z bazy danych. Co jest wymagane od wykonawcy: 1. Rozwój architektury bazy danych i backendu w Pythonie. 2. Wykonanie i integracja WebApp (projekt graficzny omówimy, ważny jest czysty styl Web3, Glassmorphism). 3. Ustawienie bezpiecznych transakcji i webhooków płatności. 4. Wdrożenie na serwer (Docker, Ubuntu, konfiguracja SSL). Wymagania dla kandydata: Doświadczenie w komercyjnej разработке Telegram WebApps od 1 roku. Posiadanie portfolio z uruchomionymi i działającymi Mini Apps (przesyłaj linki w odpowiedzi). Czysty, udokumentowany kod. Warunki pracy: Praca tylko przez Bezpieczną Transakcję (Sejf / Escrow) platformy. Płatność etapowa (dzielimy projekt na Sprint 1: Backend + Baza danych, Sprint 2: Frontend WebApp, Sprint 3: Integracja płatności i testy). Budżet: Do uzgodnienia z wybranym kandydatem (podaj swoją widełkę cenową i terminy w odpowiedzi)