Терапевтичний плюшевий ведмідь AI

# Пропозиція - Терапевтичний Плюшевий Ведмедик AI

**Привіт!**

Я Денис Грицянов, спеціаліст AI/ML з 15-річним досвідом і роллю Head of AI Transformation в Deloitte. Ваш проект ідеально підходить до мого досвіду.

## Досвід з LLM
**Моделі, з якими я працював офлайн:**
- Llama 2/3 (7B, 13B) - доопрацювання та квантизація
… - Mistral 7B, TinyLlama 1.1B, Bielik 7B
- 4-бітна квантизація (GPTQ), обрізка моделей, оптимізація ONNX

## Інтеграція Голосу
**Повні голосові пайплайни:**
- STT: Whisper (офлайн), Wav2Vec2
- TTS: Coqui TTS, Mozilla TTS для локального розгортання
- Обробка аудіо: зменшення шуму, VAD
- Досвід з дитячою мовою та виявленням емоцій

## Обладнання для Прототипу
**Рекомендація: Jetson Nano**
- 128 CUDA ядер - ідеально для LLM інференсу
- 4GB RAM достатньо для квантизованої 7B моделі
-

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда досвідчених веб-розробників, які спеціалізуються на створенні сучасних та ефективних веб-рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!

З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt

Привіт,
Ми — компанія з понад 10-річним досвідом роботи на ринку, і наша команда включає експертів із ступенем доктора філософії. У нас є підтверджений досвід роботи з LLM, включаючи проекти, які ми можемо показати без NDA (та багато інших під NDA).
Ми також можемо представити готові демо-версії та приклади інтеграції, щоб ви могли оцінити якість і продуктивність наших рішень. Ми впевнені, що можемо допомогти втілити ваш інноваційний проект у життя.
Ми будемо раді обговорити деталі та показати демо під час наступного дзвінка.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт,
Я розумію, що ти створюєш терапевтичну іграшку з AI для дітей, яка працює офлайн і відповідає голосом. Я можу допомогти у створенні локального пайплайну LLM, що працює на пристроях таких як Jetson Nano або Raspberry Pi, оптимізованого для низької затримки та споживання ресурсів.

Я працював з Llama і TinyLlama офлайн. Для обробки голосу я використовував Whisper і Coqui для побудови пайплайнів мовлення. Також можу запропонувати класифікатори емоцій для визначення тону або наміру з мови. Для прототипу рекомендую Jetson Nano через підтримку GPU та гнучкість у ML.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня, маю досвід 5 років, готова допомогти, напишіть мені для обговорення деталей.
Я працювала з різними моделями LLM в офлайн-середовищі, зокрема з LLaMA, Mistral, Falcon, а також з GGUF-версіями моделей через llama.cpp, ollama і інші лайт-інтерфейси, які дозволяють запускати моделі на локальному обладнанні без підключення до хмари. Маю досвід оптимізації моделей під конкретне залізо, щоб досягати максимальної продуктивності без втрати якості відповідей. Також працювала з голосовою інтеграцією — реалізовувала як TTS, так і STT, у тому числі з використанням таких інструментів, як Whisper від OpenAI, Coqui та Vosk, що добре працюють офлайн, навіть на слабкому залізі. Для створення прототипу я рекомендую використовувати Mini PC на базі CPU з AVX2/AVX512 або GPU (наприклад, RTX 3060–4060) — цього достатньо, щоб локально працювати з моделями до 7B у режимі реального часу, і це дозволяє зберігати повну автономність без сторонніх сервісів. Я вмію адаптувати модель під можливості системи, забезпечити інтеграцію з голосовими інтерфейсами, побудувати повністю офлайн-асистента або інтерфейс, який працює швидко, без зливу даних третім сторонам. Тому якщо вам потрібне рішення з реальним фокусом на безпеку, ефективність і автономність — я саме та людина, з якою варто працювати.

Привіт!
Мене зацікавив ваш проєкт – дуже крута ідея, етична і технічно викликальна.

Відповідаю на запитання:

1. Які моделі LLM ви знаєте і з якими працювали офлайн:
Працював з локальними LLM (Quantized):
• LLaMA 2 / TinyLlama (через GGUF + llama.cpp / Ollama)
• Phi-2, Gemma, Mistral 7B, Bielik — у форматі Q4_0, Q5_K, Q8_0 для запуску на слабких ARM/CPU пристроях.
… Також маю досвід fine-tuning / prompt-tuning на власних наборах даних для спеціалізованих застосувань.

2. Чи маєте досвід з голосовою інтеграцією:
Так, створював повноцінні voice-пайплайни:
• Whisper.cpp (локальне розпізнавання)
• Silero TTS / Coqui.ai / Piper для озвучення
• Обробка через Node.js / Python з прокиданням до LLM через API або локально.

3. Обладнання для прототипу:
• Jetson Nano 4GB або Raspberry Pi 5 з активним охолодженням.
• Якщо важлива латентність — рекомендую додатково Google Coral USB для edge ML inference (емоджі-класифікація/наміри).
• Також пробував Rockchip RK3588 — потужний, але складніший в налаштуванні.

Буду радий обговорити технічні деталі та можливу співпрацю.
Маю також бекграунд у child-safe AI та працював з етичними фреймворками (GDPR, AI Act).
Відкритий як до контрактної співпраці, так і участі в проєкті як core-розробник/CTO.

Привіт!

Цей проект дійсно привернув мою увагу, не лише тому, що він захоплюючий з технологічної точки зору, а й тому, що він може справді багато змінити для дітей. Я можу допомогти тобі створити локальну мовну модель, яка буде працювати плавно на компактному обладнанні, такому як Raspberry Pi чи Jetson Nano, і забезпечить швидкі відповіді без надмірного споживання пам’яті. Я працював з легкими моделями, такими як TinyLlama і Gemma, і можу їх налаштувати для роботи в офлайн-режимі, при цьому вони звучатимуть природньо і тепло.

Щодо голосової частини, я можу створити повну систему, яка слухає, розуміє і відповідає голосом, і все це на пристрої. Хотів би впровадити делікатну систему емоційних сигналів, яка уловлює тон дитини і налаштовує реакцію плюшевої іграшки. Якщо дитина звучить невпевнено або знервовано, голос може пом’якшити або заспокоїти без необхідності складної системи. Це додає додаткового людського характеру, що, на мою думку, дуже важливо для такої іграшки.

Jetson Nano був би моїм першим вибором обладнання, оскільки він дає нам можливість запускати все локально, а за потреби має трохи більше потужності, особливо для більш плавного відтворення голосу. Я також можу допомогти безпечно синхронізувати все з додатком для батьків, зберігаючи приватність усіх конфіденційних даних на пристрої.

Дякую!

Показати оригінал

Перекласти

Привіт!
Я спеціаліст з машинного навчання з великим досвідом роботи з такими пристроями (Raspberry Pi, Jetson Nano). Мої основні проєкти включають розробку моделей для виявлення військових об'єктів, які працюють локально на обмеженому обладнанні.

Обладнання: рекомендую Jetson Nano або Raspberry Pi 5 з Coral USB, залежно від бюджету. Nano — ефективний для TTS і STT, Coral — для прискорення інференції.

Класифікація емоцій/намерів: можу запропонувати легкі моделі на основі BERT (наприклад, DistilBERT або TinyBERT) або fallback на правилах для критичних ситуацій.

Архітектура: пропоную гібридну архітектуру: повністю офлайн обробка на пристрої + синхронізація станів через MQTT або BLE з головним додатком.

… Можу забезпечити:
Демонстраційні відео відстеження цілей з реального дрона

Приклади коду з реального проєкту: відстеження, управління, оптимізація моделей для Raspberry Pi (Python, ONNX, квантування)

Відкритий до NDA та довгострокової співпраці як AI-розробник / CTO

Створімо щось, що справді допоможе дітям.
Готовий обговорити технічні деталі, вимоги до MVP і перші кроки.

Показати оригінал

Перекласти