- Zlecenia -
- Ocena -
- Ranking 596
Budżet: 10000 UAH Termin: 1 dzień
Cześć!
Jesteśmy dZENcode – firmą zajmującą się kompleksowym rozwojem rozwiązań cyfrowych: od projektowania i programowania po integracje i wsparcie po wydaniu.
Podejmujemy się projektów od podstaw oraz angażujemy się w rozwój istniejących rozwiązań.
Możemy stworzyć dla Ciebie skrypt w Pythonie do tego zadania.
Jakie dokładnie zmiany powinny być zastosowane do wideo?
Czy potrzebne jest uwzględnienie formatów i objętości przetwarzania?
Szczegółowe informacje o naszych usługach i stawkach znajdziesz na stronie: Freelancehunt
Zobacz – po tym będziemy mogli omówić szczegóły i ustalić następny krok.
⚠️ Po wyjaśnieniu wszystkich szczegółów określimy zakres, odpowiedni format współpracy: na zadania, outsourcing lub outstaffing oraz ostateczny koszt.
Dlaczego nasze projekty gwarantowanie dochodzą do wydania:
💎 Ponad 10 lat świadczymy usługi IT;
🔥 Ponad 90 pracowników na etacie;
🚀 Ponad 250 publicznych opinii od 2015 roku;
⚙️ Wspieramy produkt zgodnie z SLA po uruchomieniu;
✅ Pracujemy na podstawie NDA i umowy z firmą!
Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni
Cześć, pracowałem nad systemem automatyzacji przetwarzania wideo dla platformy e-commerce z ponad 50000 wideo miesięcznie, gdzie realizowałem unikalizację treści poprzez nakładanie filtrów i zmianę metadanych.
Jaki format wyjściowych wideo planujecie używać i czy potrzebna jest wsadowa obróbka dużej liczby plików jednocześnie?
Proponuję się skontaktować, bezpłatnie doradzę wam z technicznej strony i stworzymy plan rozwoju + opowiem o moim zespole! ✅
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Witam, doświadczenie w pracy z Pythonem +8 lat, robiłem podobne projekty! Zrobię wszystko szybko i jakościowo.
Budżet: 7000 UAH Termin: 7 dni
Wykonam to zadanie lepiej niż inni, ponieważ podchodzę nie tylko do pisania skryptu, ale do stworzenia stabilnego i skalowalnego narzędzia, które naprawdę będzie wygodne w użyciu w pracy. Ważne jest, aby nie tylko nałożyć filtr, ale stworzyć system, który będzie działał szybko, bez błędów, z możliwością przetwarzania wsadowego i dalszego rozszerzania funkcjonalności. Od razu przemyślam logikę automatyzacji, wydajność, wygodę uruchamiania i przyszłe wsparcie, aby rozwiązanie nie musiało być przepisywane po kilku tygodniach.
Plan pracy:
Analiza zadania:
doprecyzowanie logiki przetwarzania wideo
określenie potrzebnych filtrów, szumów i parametrów
uzgodnienie formatu pracy z metadanymi
określenie formatu plików wejściowych i wyjściowych
Projektowanie rozwiązania:
wybór optymalnych bibliotek Python
budowa architektury skryptu
logika przetwarzania wsadowego wideo
przygotowanie do skalowania funkcjonalności
Rozwój:
realizacja przetwarzania plików wideo
nakładanie szumów i filtrów wizualnych
zmiana parametrów technicznych plików
praca z metadanymi
automatyzacja seryjnego przetwarzania
Testowanie:
sprawdzanie stabilności działania
testowanie na różnych formatach wideo
optymalizacja szybkości wykonania
usuwanie błędów technicznych
Zakończenie:
przekazanie gotowego skryptu
instrukcja uruchamiania i użytkowania
zalecenia do dalszego rozszerzania funkcjonalności
Narzędzia, które proponuję:
Python
FFmpeg
OpenCV
MoviePy
ExifTool
multiprocessing do przetwarzania wsadowego
VPS lub lokalne uruchomienie w zależności od obciążenia
Maksim H.
Oferta, która wygrała- Zlecenia 32
- Ocena 5.0
- Ranking 9 001
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Napiszę skrypt w Pythonie do kompleksowego przetwarzania kreatywów wideo: unikalizacji, zastosowania filtrów i szumów, a także zmiany metadanych. W realizacji twojego zadania pomoże biblioteka `ffmpeg-python` w połączeniu z Pythonem. Napisz do mnie, omówimy wszystko szczegółowo, a ja mogę od razu przystąpić do wykonania.
Portfolio: Freelancehunt
Opinie: Freelancehunt
Budżet: 5000 UAH Termin: 3 dni
Cześć! Nazywam się Włodzimierz, jestem założycielem agencji inżynieryjnej Vaysed. Twoim zadaniem w zakresie masowej unikalizacji kreatywów wideo jest klasyczne wyzwanie dla arbitrażu ruchu, a my mamy duże doświadczenie w tworzeniu takich zautomatyzowanych pipeline'ów.
Napiszemy niezawodny skrypt w Pythonie, który będzie działał na bazie potężnego silnika FFmpeg do szybkiej obróbki wideo z wykorzystaniem akceleracji sprzętowej i bez utraty jakości wizualnej. Aby zapewnić skuteczne omijanie algorytmów antyfraudowych w mediach społecznościowych, zaimplementujemy wielopoziomową unikalizację. Skrypt automatycznie zastosuje losowy mikro-krop, lustrzane odbicie, ledwo zauważalną zmianę temperatury barwowej oraz nałoży dynamiczne ziarno filmowe o unikalnej intensywności dla każdego pliku. Dodatkowo zmienimy tonację ścieżki dźwiękowej i zintegrować tło białego szumu na minimalnej głośności, co całkowicie odświeży dźwiękowy odcisk kreatywu.
Program również całkowicie wymaże stare dane EXIF i wygeneruje zupełnie nowe parametry metadanych, imitując nagrania na różne modele smartfonów z unikalnymi datami i współrzędnymi GPS. W rezultacie każdy wygenerowany plik będzie miał unikalny hash MD5, a platformy będą postrzegać go jako całkowicie nową oryginalną treść.
Możemy zrealizować to narzędzie jako wygodny skrypt konsolowy do wsadowej obróbki całych folderów na twoim komputerze, lub zintegrować je z botem Telegram. Dzięki botowi twoi media buyerzy będą mogli po prostu wysyłać wideo i natychmiast otrzymywać potrzebną liczbę unikalizowanych wersji bezpośrednio w komunikatorze, nie instalując żadnego oprogramowania.
Możesz ocenić nasze inżynieryjne podejście do automatyzacji procesów i rozwoju narzędzi na stronie naszej agencji: https://vaysed.me/
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, abyśmy mogli omówić zakres twoich kreatywów i szybko uruchomić to narzędzie w pracy!
Budżet: 5500 UAH Termin: 2 dni
Dzień dobry
Mam gotowy skrypt z tym funkcjonalnością, mogę podłączyć do bota tg lub zrobić interfejs
Napisz do mnie
Budżet: 3500 UAH Termin: 1 dzień
Witam. Mam duże doświadczenie z Pythonem. Jestem gotów zrealizować skrypt. Proszę o kontakt.
Budżet: 3333 UAH Termin: 3 dni
Dobry wieczór.
Mogę zrobić taki skrypt w Pythonie, z watermarkiem lub bez + masowa obróbka lub sztuczna, piszcie, omówimy szczegóły.
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry
Robiłem podobne oprogramowanie zarówno dla siebie, jak i na zamówienie.
Piszcie, chętnie pomogę w waszym zadaniu.
Budżet: 1200 UAH Termin: 1 dzień
Witam! Mam doświadczenie, więc zrobię to szybko, a co najważniejsze - jakościowo!!!!!!
Proszę o kontakt!!!!
Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Jest skrypt napisany w języku Go, który robi to, czego potrzebujesz. Mogę go dostosować do twoich potrzeb. Będzie działał 10 razy szybciej niż w Pythonie. Pisz, omówimy.
Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni
Cześć, Nastya. Jestem zainteresowany twoją ofertą, ponieważ mam doświadczenie w programowaniu w Pythonie. Jeśli cię to interesuje, przekaż mi szczegóły, a pomogę ci.
Budżet: 2000 UAH Termin: 2 dni
Unikalizacja wideo do reklamy — zadanie z niuansami: różne platformy wykrywają duplikaty w różny sposób. Meta bardziej zwraca uwagę na percepcyjny hash (pHash), TikTok — na odcisk audio i pierwsze klatki. Dlatego "po prostu dodać szum" czasami nie wystarcza — potrzebny jest odpowiedni zestaw transformacji.
Mój sposób: pipeline FFmpeg z mikroszumem na poziomie pikseli + korekcja HSV + zmiana metadanych + lekka zmiana czasowa (0,1-0,5%). Każdy parametr jest losowany w zadanych granicach, aby każdy plik wyjściowy był unikalny nawet w porównaniu do wcześniejszego przetwarzania tego samego źródła. Pythonowa nakładka z CLI lub prostym plikiem konfiguracyjnym.
Proszę o wyjaśnienie dwóch kwestii: jakie platformy są docelowe i czy potrzebna jest obróbka wsadowa? Od tego zależy zestaw transformacji i ostateczna cena. Napisz — odpowiem szybko.
Budżet: 2000 UAH Termin: 3 dni
Cześć!
Tak, mogę napisać skrypt w Pythonie do unikalizacji kreatywów wideo.
Co będzie potrafił skrypt:
Zmiana metadanych (data utworzenia, kodek, bitrate, GPS itp.)
Nakładanie szumów (lekki grain, szum analogowy, Gaussian)
Filtry (zmiana gamy kolorów, kontrastu, jasności, blur, sharpening)
Zmiana frame rate, rozdzielczości, crop, przycinanie
Dodawanie watermarku / logo (opcjonalnie)
Zmiana ścieżki dźwiękowej (głośność, pitch shift, nakładanie muzyki w tle)
Randomizacja parametrów (aby każde wideo było unikalne)
Technologie:
MoviePy (główny silnik)
FFmpeg (do szybkiego przetwarzania i metadanych)
OpenCV (filtry, szumy)
Mutagen / exiftool (metadane)
Format pracy:
Skrypt przyjmuje folder z wideo → przetwarza → zapisuje w innym folderze
Konfiguracja przez plik config (YAML/JSON)
Wsparcie dla wielowątkowości
Na początek: prześlij przykład wideo (format, długość) oraz wymagania dotyczące "stopnia unikalizacji" (dla TikTok, YouTube, Facebook?).
Budżet: 2500 UAH Termin: 2 dni
Mam doświadczenie w takich skryptach. Proszę o kontakt.
Oferty ukryte
Aktualnie brak ofert
Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii Python
Projekt: YOKA ASSIST — inteligentny system diagnostyki i szkolenia dla sprzętu górniczego Opis projektu Wymagana jest opracowanie inteligentnego systemu YOKA ASSIST na bazie bota Telegram z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Głównym celem projektu jest stworzenie cyfrowego asystenta dla elektryków, mechaników, operatorów i personelu inżynieryjno-technicznego, który będzie pomagał w diagnostyce usterek, szkoleniu pracowników oraz przechowywaniu bazy wiedzy technicznej. Pierwszy etap projektu jest skierowany na sprzęt górniczy (koparki EKG, wiertnice SBSh i inne urządzenia), ale architektura powinna być uniwersalna i łatwo skalowalna. Podstawowa funkcjonalność Bot Telegram - Nowoczesny interfejs. - Menu z przyciskami. - Autoryzacja użytkowników. - Podział uprawnień (użytkownik, administrator, główny administrator). Sztuczna inteligencja Baza wiedzy Wymagana jest stworzenie systemu przechowywania wiedzy. Wsparcie: - PDF; - Word; - Excel; - zdjęcia; - schematy; - wideo; - instrukcje; - karty sprzętu; - dokumenty techniczne. Po dodaniu informacji przez administratora AI powinno ją wykorzystywać w odpowiedziach bez zmiany kodu programu. Diagnostyka sprzętu Wsparcie wyszukiwania: - według kodu błędu; - według nazwy zabezpieczenia; - według szafy; - według bloku; - według sprzętu; - według objawów. Dla każdej usterki pożądane jest przewidzenie: - opisu; - możliwych przyczyn; - kolejności sprawdzania; - zdjęć; - schematów; - materiałów wideo; - linków do powiązanych dokumentów. Dynamiczne przyciski Przyciski powinny być generowane automatycznie w zależności od sytuacji. Na przykład: - Sprawdź szafę. - Zobacz schemat. - Zobacz wideo. - Następny etap diagnostyki. - Wróć. Panel administracyjny Główny administrator powinien mieć możliwość: - dodawania sprzętu; - tworzenia nowych błędów; - dodawania dokumentów; - przesyłania zdjęć; - przesyłania wideo; - edytowania bazy wiedzy; - zarządzania użytkownikami; - wyznaczania administratorów poszczególnych działów. System QR Każda szafa, blok lub sprzęt może mieć własny kod QR. Po zeskanowaniu użytkownik od razu trafia do odpowiedniej sekcji bota Telegram. Dziennik napraw Wymagana jest realizacja dziennika wykonanych prac. Funkcje: - kto wykonywał naprawę; - data i czas; - sprzęt; - opis wykonanych prac; - użyte materiały; - komentarze; - historia napraw. Analiza Pożądane jest wdrożenie: - najczęstszych usterek; - statystyki napraw; - czasu usuwania usterek; - raportów dotyczących sprzętu; - raportów dotyczących pracowników. Skalowalność Architektura powinna pozwalać na dodawanie nowych rodzajów sprzętu; - nowe przedsiębiorstwa; - nowe działy; - nowe bazy wiedzy. Technologie Pożądane: - Python; - Telegram Bot API; - PostgreSQL lub SQLite (na pierwszym etapie dopuszczalne jest SQLite); - integracja z AI przez API; - architektura modułowa; - możliwość dalszego podłączenia panelu webowego. Czego oczekuje się od wykonawcy - Opracowanie w pełni działającego projektu. - Czysty i zrozumiały kod. - Udokumentowana struktura projektu. - Możliwość dalszego rozwoju bez całkowitej przeróbki. - Pomoc w początkowym wdrożeniu i konfiguracji projektu. Projekt jest długoterminowy. Po pomyślnym zakończeniu pierwszego etapu możliwe są dalsze poprawki i rozwój systemu.
Szukam doświadczonego programisty Python, który będzie w stanie przeprowadzić pełny audyt istniejącego projektu, usunąć błędy i doprowadzić go do całkowicie stabilnej pracy. W razie potrzeby dopuszczalna jest całkowita przebudowa architektury projektu lub napisanie nowej implementacji z zachowaniem całej niezbędnej funkcjonalności. Co zapewnię Źródło kodu obecnego bota. Film wideo z demonstracją, jak powinien działać bot. Pełne zadanie techniczne z logiką działania. Główne zadanie Należy przywrócić stabilną pracę bota i zagwarantować realizację pełnego scenariusza bez awarii. Jeśli obecna architektura nie może być jakościowo naprawiona, dopuszczalna jest całkowita przebudowa projektu. Głównym celem jest nie zachowanie istniejącego kodu, a uzyskanie w pełni działającego, stabilnego i wspieranego produktu. Co należy zrobić 1. Przeprowadzić audyt projektu Przed rozpoczęciem pracy należy: przeanalizować istniejący kod; określić przyczyny, dla których bot przestał działać; ocenić, co można naprawić, a co lepiej przepisać. 2. Przywrócić całą funkcjonalność Po zakończeniu prac bot powinien poprawnie realizować cały scenariusz: rejestracja nowego konta; potwierdzenie logowania kodem z e-maila; autoryzacja; realizacja scenariusza zgodnie z zadaniem technicznym; zakończenie pracy; przejście do następnego konta. Wszystkie etapy powinny działać automatycznie bez ręcznej interwencji. 3. Naprawić istniejące błędy Należy usunąć wszelkie błędy związane z: autoryzacją; uzyskiwaniem kodu potwierdzenia; niestabilną pracą; zawieszaniem się; nieoczekiwanym zakończeniem programu; błędami po aktualizacjach strony; nieprawidłowym przetwarzaniem wyjątków. 4. Uczynić projekt odpornym Bot powinien: poprawnie obsługiwać błędy; nie wchodzić w nieskończone pętle; automatycznie kończyć nieudane scenariusze; poprawnie kontynuować pracę po niekrytycznych błędach; prowadzić zrozumiałe logi. 5. Panel sterowania Należy zachować lub przebudować panel sterowania. Powinien on umożliwiać: uruchamianie i zatrzymywanie pracy; zmienianie niezbędnych ustawień; przeglądanie bieżącego statusu; przeglądanie dziennika pracy i błędów. Interfejs powinien być zrozumiały i stabilny. 6. Kod Wymagania dotyczące kodu: czytelna struktura projektu; podział logiki na moduły; możliwość dalszego wsparcia. 7. Kompatybilność Projekt powinien działać na nowoczesnej wersji Pythona. Wykonawca jest zobowiązany do dostarczenia pełnej listy zależności oraz instrukcji uruchomienia. 8. Weryfikacja wyniku Przed oddaniem projektu wykonawca jest zobowiązany do zaprezentowania w pełni działającego scenariusza na wideo: uruchomienie projektu; przejście pełnego cyklu; brak błędów; poprawna praca wszystkich funkcji. Co dostarczyć po zakończeniu źródło kodu; wszystkie zmienione pliki; instrukcje uruchomienia; lista zależności; wideo demonstracyjne pracy; krótkie opisane wprowadzone zmiany. Ważne Praca uznawana jest za zakończoną tylko po tym, jak cała funkcjonalność opisana w zadaniu technicznym i filmie demonstracyjnym będzie działać stabilnie bez krytycznych błędów. Jeśli w trakcie audytu okaże się, że obecny projekt nie może być jakościowo naprawiony, dopuszczalna jest jego całkowita przebudowa z zachowaniem całej niezbędnej funkcjonalności. Przy odpowiedzi proszę od razu podać: doświadczenie w pracy z Pythonem; doświadczenie w automatyzacji przeglądarek (Playwright, Selenium lub podobne narzędzia); doświadczenie w pracy z REST API; koszt pracy; orientacyjne terminy realizacji.
Szukamy wysoko wykwalifikowanego inżyniera aplikacji AI oraz pełnostackowego dewelopera backendu do zbudowania gotowego do produkcji procesu walidacji, udoskonalania i zatwierdzania dokumentów zasilanego AI. To nie jest prosta rola inżyniera promptów. Potrzebujemy kogoś, kto potrafi zaprojektować i wdrożyć prawdziwą aplikację AI z silną architekturą backendową, integracją API Claude, ustrukturyzowaną logiką walidacji, śladami audytu, bezpiecznym przetwarzaniem danych oraz procesami przeglądu z udziałem człowieka. System będzie działał jako inteligentna warstwa zapewnienia jakości dla przesłanych raportów i dokumentów. Powinien przeglądać zakończone zgłoszenia, identyfikować problemy, poprawiać jakość treści, stosować zasady biznesowe, chronić wrażliwe informacje i albo automatycznie zatwierdzać dokument, albo kierować go do przeglądu przez człowieka. Deweloper będzie odpowiedzialny za zbudowanie procesu, który może: Pobierać zakończone dokumenty, raporty lub zgłoszenia z zewnętrznej platformy za pośrednictwem API Analizować pełny dokument, w tym ustrukturyzowane odpowiedzi, oceny, wybory, narracje, komentarze i pola tekstowe Przeprowadzać audyty semantyczne w celu wykrycia konfliktów logicznych, sprzeczności, brakujących informacji, niejasnych stwierdzeń, niepopartych twierdzeń lub niekompletnych sekcji Walidować, że ustrukturyzowane odpowiedzi i treść pisemna są ze sobą spójne Stosować niestandardowe zasady walidacji, wytyczne redakcyjne, standardy formatowania, wymagania dotyczące tonu i logikę biznesową Wykrywać, tokenizować, maskować lub bezpiecznie przetwarzać PII, dane poufne i wrażliwe informacje związane z bezpieczeństwem przed przetwarzaniem przez AI, gdzie to konieczne Przepisywać i ulepszać narracje, komentarze i sekcje dokumentów pod kątem gramatyki, jasności, profesjonalizmu, spójności i czytelności Zachować pierwotne znaczenie, obserwacje i intencje, jednocześnie poprawiając ostateczny wynik Standaryzować styl pisania w dokumentach, nie sprawiając, że każdy raport brzmi ogólnie lub zbyt normalizująco Zgłaszać treści, które wydają się niespójne, sfabrykowane, niejasne, niekompletne, wrażliwe lub wymagające przeglądu przez człowieka Generować konkretne notatki walidacyjne wyjaśniające, dlaczego dokument nie przeszedł przeglądu i co należy poprawić Automatycznie generować prośby o wyjaśnienia lub poprawki, gdy potrzebne są dodatkowe informacje Wspierać procesy zatwierdzania, w których dokumenty są: Automatycznie zatwierdzane, gdy spełnione są progi zaufania Kierowane do ludzkiego redaktora lub walidatora do przeglądu Zwracane do pierwotnego nadawcy w celu poprawy lub wyjaśnienia Utrzymywać pełny ślad audytu pokazujący: Pierwotne zgłoszenie Wydarzenia związane z tokenizowanymi lub maskowanymi danymi wrażliwymi Ustalenia i rekomendacje AI Treść przepisana przez AI Edytacje ludzkie Decyzje o zatwierdzeniu lub odrzuceniu Ostateczna zatwierdzona wersja Pisać zatwierdzoną i zwalidowaną treść z powrotem na platformę źródłową za pośrednictwem integracji API Rola wymaga również zbudowania edytora i procesu podejmowania ostatecznych decyzji. Ludzkie osoby przeglądające powinny mieć możliwość inspekcji ustaleń AI, porównania oryginalnej i poprawionej treści, dokonywania edycji, zatwierdzania zmian, odrzucania rekomendacji i finalizowania dokumentu przed jego wysłaniem dalej. Idealne doświadczenie obejmuje: Silne doświadczenie w integracji API Claude / Anthropic API Doświadczenie w budowaniu procesów przeglądu dokumentów, walidacji, edytowania lub zgodności zasilanych AI Silne umiejętności architektury backendowej Umiejętność pełnostackowego rozwoju Doświadczenie z integracjami API, webhookami, kolejkami, przetwarzaniem zadań i projektowaniem baz danych Umiejętność projektowania ustrukturyzowanych wyników AI, oceny zaufania, walidacji opartej na regułach i przeglądów z udziałem człowieka Doświadczenie w wykrywaniu PII, tokenizacji, maskowaniu, szyfrowaniu, kontroli dostępu i bezpiecznym przetwarzaniu danych AI Doświadczenie w budowaniu bezpiecznych śladów audytu i systemów zatwierdzania Silne zrozumienie projektowania promptów, ale także umiejętności inżynieryjnych do przekształcania promptów w niezawodny system produkcyjny Szukamy kogoś, kto już zbudował poważne aplikacje AI, a nie kogoś, kto tylko pisze prompty. Odpowiednia osoba powinna być w stanie zaprojektować architekturę, zintegrować z zewnętrznymi API, zarządzać logiką przetwarzania dokumentów, chronić wrażliwe dane, zbudować interfejs przeglądu i dostarczyć niezawodny proces, który można wykorzystać w produkcji.
Szukamy inżyniera 3D GenAI / dewelopera AI 3D Pipeline Potrzebujemy stworzyć rozwiązanie, które będzie w stanie jakościowo generować modele 3D z jednego lub kilku obrazów. Ważne, aby to nie była tylko gotowa demka, ale zrozumiały i powtarzalny proces: od wejściowego obrazu do pełnoprawnego zasobu 3D z siatką, geometrią, teksturami i możliwością dalszego wykorzystania. Co należy zrobić: - przetestować nowoczesne modele image-to-3D i podejścia; - określić, która opcja najlepiej pasuje do naszego zadania; - wykorzystać Trellis, Hunyuan3D lub podobne rozwiązania; - w razie potrzeby wykorzystać Gaussian Splatting w 3D-pipeline; - dostosować konwersję Gaussian Splat / reprezentację splat do 3D mesh; - uzyskać użyteczną geometrię; - wygenerować tekstury wysokiej jakości; - doprowadzić wynik do stanu użytecznego zasobu 3D; - dobrać optymalny balans między jakością, szybkością generacji a złożonością pipeline'u; - zbudować zrozumiały proces, który będzie można powtarzać dla różnych obrazów; - wykonać fine-tuning, LoRA lub inne adaptacje modeli pod konkretny typ obiektów.
Konieczne jest podłączenie formularza zgłoszeniowego na landing page do keycrm. Wszystkie niezbędne dostępne dane przekażę. Proszę napisać, ile czasu i kosztów zajmie to zadanie.