Внедрить оффлайн языковую модель в голосового помощника

Desktop 16.01.25 16:56

Бюджет: 10000 руб.

В проекте на Python имеются: ASR (2 модели оффлайн, 1 онлайн), выбор языковых моделей через g4f при помощи провайдера (онлайн), TTS модели для озвучки ответа GPT (2 модели оффлайн, 1 онлайн). Голосовой помощник умеет выполнять запросы пользователя в браузере с помощью Selenium, управлять файлами компьютера при помощи GPT , открывать программы, искать по файлам, выполнять элементы навигации: вперед, назад, приближать, отдалять, напоминать, записывать в заметки. На данный момент запросы гпт выполняются в отдельных потоках при помощи библиотеки threading.Необходимо внедрить русскую языковую модель gpt (аналог), которая будет работать без интернета. Дообучить её на тематику параллельного программирования С++, С#, Python, если это возможно. Разбить все по потокам: 1 - основной поток с окошком 2 - голос захватывает и распознает3,4,5.... - работа с gpt (использовать popen, multiprocessing). Возможно засунуть в отдельные потоки управление компьютером и управление браузеромЕсли придумаете, что можно и нужно распараллелить в проекте - можно не дообучать языковую модельСобрать проект в exe и сделать простенький интерфейс заместо консольного.Ищу ответственного разработчика на Python, которому близка данная тематика.Срок 2-3 недели - не затягивать с проектом.

Найдено 7011 результат

Консультация python

Приветствую. Смысл моего запроса следующий: В организации используются скрипты для автоматизации регулярной отчетности, написанные на питоне. Лежит это все в определенной папке на определенном компе. Помимо официальных библиотек используется достаточно много функций из кастомных модулей. Соответственно, при переносе всего проекта в другую директорию без подготовки, нарушаются связи между модулями и импорты самописных функций ломаются. Моя задача подготовить проект к переносу на соседний комп с сохранением работоспособности. Я ищу специалиста, который объяснит мне как это провернуть, какие инструменты использовать итд. Жду Ваших предложений, спасибо.

Юзабилити, тесты и помощь

Опубликован:
3 часов назад

Бюджет:
4000 руб.~$49.94

Связать front+backend

Здравствуйте, необходимо связать frontend с backend(ом). Фронт: HTML, CSS, JS Бэк: Python (Django) также нужно подвязать API. Необходимо развернуть backend в docker и ознакомиться с ним, это обязательно перед отправкой отклика, откликайтесь те, кто смогут выполнить это за 3 дня максимум, мне нужно это всё связать, исправить ошибки, доработать чтобы всё это работало идеально, без ошибок, чтобы мы могли принимать уже трафик. ознакомьтесь с следующими сайтами, они помогут лучше понять нашу тематику Первый сайт откуда ты берешь только внешний ВИД: https://e-pay.plus/cabinet/profile georgyabazyan - логин Misha2233 - пароль Второй сайт откуда берется логика пришлю кандидату

Доработка и настройка сайта

Опубликован:
3 часов назад

Бюджет:
60000 руб.~$748.98

Доработка и поддержка бота-парсера отзывов на Python

Ищу в долгосрок разработчика в команду на задачу доработки и поддержки парсера отзывов. Бэк написан на Python/Flask, фронт на Django. Парсинг страниц с помощью Selenium. В данный момент бот ежедневно отслеживает n площадок с отзывами по заданным ссылкам и скидывает отчеты в Telegram. В боте используется распознавание капчи и подгрузка прокси. На данный момент не все сделано хорошо, есть вопросы к надежности и админке. В первую очередь нужно починить парсинг отзывов с Гугла. Нужна регулярная поддержка (чинить локаторы при изменении верстки) + Работа на новой админкой на React'е, т.к. все остальные проекты на этой библиотеке. Дальше развивать парсер в сторону расширения площадок + есть много интересных задач в других проектах. #Python #Flask #Django #Selenium #парсер #telegram #react

Скрипты и боты

Опубликован:
7 часов назад

Бюджет:
30000 руб.~$374.49

React-разработка для обновления дизайна и функционала

Ищу опытного React-разработчика для обновления сайта glamping-russia.ru Задачи: • Разработка нового фронтенда на React по дизайн-макету в Figma. • Реализация адаптивного дизайна для различных устройств (мобильные, планшеты, десктопы). • Обеспечение интеграции с существующим бэкендом на Django. • Интеграция с менеджерами каналов (Bnovo, Travelline, Lite PMS, Контур.Отель). • Реализация аутентификации пользователей через SMS. Требования: • Опыт работы с RESTful API и React обязателен. • Знание Python и Django. • Интеграция с менеджерами каналов будет плюсом. ВАЖНО!!!! == > Готов рассмотреть предложения только фронтенда (верстку по макету Figma to React) на React с ценой до 45 000 в максимально короткие сроки == > Готов рассмотреть предложения Full Stack разработчиков до 100 000

Создание сайта

Опубликован:
9 часов назад

Бюджет:
100000 руб.~$1248.29

Разработка Telegram-бота с генерацией аватаров ,оплатой

Пользователь оплачивает услугу (интеграция с платёжной системой). После оплаты бот принимает 10 фотографий, отправляет их в AI-сервис (для обучения модели) и получает model_id. Генерация изображений На основе model_id бот генерирует изображения с заданным стилем/промптом. Есть два режима: Предустановленные стили (например, «Marvel», «Cyberpunk» и т.д.). Режим «Бога» (пользователь вводит свой текст-промпт). За каждую генерацию списываются «попытки», предусмотрена возможность докупить генерации. Статистика Необходимо собирать данные по ключевым этапам: оплаты, создание модели, количество генераций. Минимальная аналитика (сколько пользователей зашли, сколько оплатили, сколько моделей создали). Меню бота 6 основных кнопок/разделов (Старт, Стили, Режим Бога, Мои модели, Генерации/Докупить, Настройки, Техподдержка) – возможно объединить некоторые пункты, обсудим структуру. Технические требования и пожелания Язык разработки – любой (Python, Node.js и т.д.), главное – надёжность и скорость работы. Telegram Bot API – опыт работы обязателен. Интеграция с платёжной системой API-сервис для AI – нужно уметь отправлять фото и промпты, получать обратно сгенерированные изображения. База данных для хранения данных о пользователях, оплатах, генерированных моделях, статистике. Сроки – проект нужен максимально быстро, ориентируемся примерно на 2-3 недели MVP. Что хотелось бы увидеть в заявке/отклике Примеры проектов с Telegram-ботами

Скрипты и боты

Опубликован:
10 часов назад

Бюджет:
80000 руб.~$998.63

Создание структуры сайта на основе Title и Excerpt

Проанализировать 1000 строк Title Excerpt - возможно с помощью ИИ (API ChatGPT, Claude или через Python-скриптов или любой другой способ) - на предмет выделения основных тем и ключевых слов. На основе анализа предложить структуру рубрик, подрубрик и тегов (с несколькими обязательными тегами) с учетом seo. Тема - экология.

Внутренняя оптимизация

Опубликован:
10 часов назад

Бюджет:
2000 руб.~$24.97

Автоматизация отправки и верификации кода на почту по url

Нужен скрипт на python. По адресу https://id.supercell.com/api/ingame/account/login нужно отправлять пост запрос. Нужно узнать:SignaturerecaptchaTokenКод: timestamp = str(int(time.time())) headers = { 'user-agent': 'scid/1.5.8-f (Android 13; laser-prod;SM-A515F) com.supercell.brawlstars/59.197.59197', 'accept-language': 'en', 'accept-encoding': 'gzip', 'host': 'id.supercell.com', 'x-supercell-device-id': '0f25fef7d276c4e7', 'x-supercell-request-forgery-protection': f'RFPv1 Timestamp={timestamp},SignedHeaders=user-agent;x-supercell-device-id,Signature=Uje9vNrl9ipZYPJ1fRzfHnqx4Ze0SUu07mJkeOW-HY', #??? 'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=utf-8', } data = { 'lang': 'ru', 'email': 'example', 'remember': 'true', #необязательно 'game': 'laser', 'env': 'prod', 'unified_flow': 'LOGIN', 'recaptchaToken':'token', #?? 'recaptchaSiteKey':'6LcBWxsqAAAAAJ4zUt4bdfgglSBdrw41BSQn-AIs' } При любой цифре вместо timestamp в headers можно сделать запрос и поймать ошибку too_much_clock_skew. В любом другом случае кроме правильных recaptchatoken и signature возвращает bad_request. рекапча тут v3, снифал.После запроса на /login нужно делать запрос на /login.validate, в дата оставить только email и добавить pin:pin, 6-значное число, приходит на почту указанную до этого, указывать надо вручную в консоли например. в хедерах поменяется signature.запросы напрямую связаны с моб. игрой brawl stars.Ранее достаточно было указать email, env, game, lang в дата и код бы отправился, сегодня всё усложнили.

Scripts

Опубликован:
19 часов назад

Бюджет:
6000 руб.~$74.9

Написать бота используя за основу указанный github ( solana/pumpfun)

Доброго времени суток. трубется на основе https://github.com/rckprtr/pumpdotfun-sdk сделать бота с улучшеным функционалом и вывести для него отдельный сет настроек. Что нужно сделать Вам нужен бот, который:Создает токен на Pump.fun . Я даю ему название и тикер, картинку и в идеале простое описание он находит в интернете, например google lens или twitter xДобавляет ликвидность в созданный токен или не добавляет ее в зависимости от настроекОтслеживает цену токена и продает его по заданным условиям (например, при достижении определенной цены или через заданное время, так же должен уметь анализировать блокчейн на на активность если она высокая то не продавать , если низкая то ждать условные 5-10 секунд и продавать. Проверка блоков не реже 1го раза в секунду.Мониторит активность в блоке и не продает токены, если видит большое количество покупок.Использует быструю RPC-ноду которую я могу менять в сете настроек, для ускорения транзакций. Нужен сет настроек где я могу менять кошельки , ликвидность и торговые параметры а так же нодуTypeScript / python роли не играет но т.к. в гитхабе тайпскрипт вероятно проще на нем.Приватник должен декодероваться из base58 в массив байтов для безопасностиБюджет разумеется обсуждаем, он выставлен просто так.

Bots

Опубликован:
20 часов назад

Бюджет:
5000 руб.~$62.42

Подготовка датасета на Python для обучения модели

"""Техническое задание на подготовку DataFrame для прогнозирования цены акций1. ЦельСоздать модуль на Python для подготовки DataFrame из временных рядов MOEX ALGOPACK для обучения ML-модели прогнозирования цены акций на следующий 5-минутный интервал.2. Входные данные- Источники: * SuperCandles (tradeStats, ObStats, Stats) для тикеров из заданного списка * Индекс IMOEX * Средний курс RUB/CNY- Формат: 5-минутные временные ряды- Период данных: задается в коде (по умолчанию 2020-01-01 - 2023-12-31)3. Требования к реализации3.1. Конфигурационные параметры```pythonTICKERS = ['GAZP', 'SBER', 'LKOH'] # Список тикеровREMOVE_COLS = [ # Колонки для удаления 'irrelevant_column1', 'market_cap']TEST_START = '2023-01-01' # Начало тестового периодаNORMALIZATION_METHOD = 'standard' # Стандартизация (z-score)3.2. Этапы обработки данных Загрузка данных: Получение SuperCandles для каждого тикера через API ALGOPACKЗагрузка IMOEX и RUB/CNY из отдельных CSV/APIОбъединение данных по временной метке Предобработка: Удаление колонок из REMOVE_COLSОбработка пропусков:Интерполяция линейной для числовых данныхУдаление строк с остающимися NaNДобавление временных признаков: дня недели и месяца Нормализация: Отдельная обработка для временных меток и целевой переменной Применение выбранного метода (MinMax/Standard) к числовым колонкам Целевая переменная: Создание колонки 'target' как процентного изменения цены в следующий 5-минутный интервал Разделение данных: Train: все данные до TEST_START Test: данные от TEST_START Визуализация 4.1. Статистический анализ: Вывод df.describe() после обработки Гистограммы распределения ключевых параметров 4.2. Графики: Динамика цен закрытия с выделением тестового периода Скользящее среднее цены + volatility за 1 час Свечные графики для аномальных дней 4.3. Корреляционный анализ: Тепловая карта корреляций между фичами Отдельная визуализация корреляций с целевой переменной Требования к коду Использование pandas для обработки данных Визуализация с matplotlib/seaborn Инкапсуляция логики в функциях с документацией Логирование ключевых этапов Сохранение обработанных данных в parquet-файлы Выходные данные Обучен и возвращен подготовленный DataFrame Сохранение графиков в /visualizations/ Экспорт статистик в отчет.txt

Prototyping

Опубликован:
23 часов назад

Бюджет:
5000 руб.~$62.42

Добавить некоторые функции в Telegram Mini App

Нужно закончить функции в моей Telegram игре, сама игра написана на Python, код понятный и читабельный. Ищу на постоянную основу разработчика в команду. Пожалуйста прежде чем мне писать приготовьте свое портфолио! Готов хорошо оплачивать ваш труд.

Игры

Опубликован:
31.01.25 17:51

Бюджет:
60000 руб.~$748.98

Связать frontend с backend(ом) на Python Django + API

Здравствуйте, необходимо связать frontend с backend(ом). Фронт: HTML, CSS, JS Бэк: Python (Django) также нужно подвязать API.

Доработка и настройка сайта

Опубликован:
31.01.25 17:47

Бюджет:
40000 руб.~$499.32

Скрипт-регистратор Instagram аккаунтов

Требуется скрипт для регистрации Instagram аккаунтов через POST/GET-запросы желательно на Python. Требования: Работа через прокси (HTTP(S)/SOCKS5). Регистрация через почту (предпочтительно Rambler, FirstMail; в крайнем случае – по номеру с привязкой к почте). Обход капчи через CapMonster если потребуется. Сохранение данных аккаунта (логин, пароль, почта, прокси, cookies/token) в удобном формате (JSON, CSV или база данных). Исходный код должен быть открыт. Дополнительно: Готов рассмотреть вариант с ZennoPoster. Формат входных данных (прокси, почта и т. д.) можно обсудить. Скрипт который получает коды подтверждения с рамблера - ферстмайла уже имеется, его писать не нужно при желании можно интегрировать в свой проект Если есть предложения или готовые решения напишите.

Скрипты и боты

Опубликован:
31.01.25 15:42

Бюджет:
16000 руб.~$199.73

Перевод с c# на python

Требуется перевести функцию шифрования и функцию дешифрования с языка c# на python. Код функций во вложении.

Скрипты и боты

Опубликован:
31.01.25 15:15

Бюджет:
3000 руб.~$37.45

Помочь разобраться с запуском парсера на Python (Colab)

Есть готовый парсер на Python, нужно разобраться что и где запустить, чтобы получить данные парсинга

Backend

Опубликован:
31.01.25 13:13

Бюджет:
2000 руб.~$24.97

Написать простой скрипт python

1. Разделить видео на аудио и видео (сделать demux) - Тематика видео - трейдинг (примеры видео - ниже) - Все видео хранятся в медиаконтейнере (.mp4) 2. Для работы нужно понимать что такое японские свечи и как они выглядят, они легко гуглятся, информации очень много (никаких комплексных знаний о трейдинге не требуется) 3. Обработать каждый кадр видео, обнаружить на нем японские свечи (они определенной формы и идут подряд одна за другой), как правило они всегда зеленого цвета или красного. Бывают разные графики, они могут быть белые/черные 4. Посчитать: - Количество кадров в видео - Количество кадров с обнаруженными свечами Скажем, видео длится 15 секунд, 25 фпс = 375 кадров. С кадра 50 по 120 показывается график японских свеч. После обработки мы должны понять что isCandles[49] = True, и так для всего массива bool'ов 5. На каждом кадре распознать текст (все слова) и добавить его в общий словарь. Могут быть названия телеграм каналов, мы их тоже кладем в словарь, может быть они пишутся через собачку, может быть просто - забираем в словарь 6. Все аудио дорожки распознать англо-русской моделью и все слова также добавить в общий словарь слов Примеры видео: https://www.instagram.com/reel/DEwRI1zCNrB https://www.instagram.com/reel/DCeEhc6M1qB https://www.instagram.com/reel/C_TEJKyRnX_ https://www.instagram.com/reel/DDjMg8CodYL https://www.instagram.com/reel/DEzrN7FyumY https://www.instagram.com/reel/DE-CWSbArD_ https://www.instagram.com/reel/DA8fWFuMjHa

Скрипты и боты

Опубликован:
31.01.25 11:51

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Разработка ПО для автоматизированного анализа тональности текста

Техническое задание на разработку программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных 1. Введение Целью разработки является создание программного обеспечения для автоматизированного анализа текстовых данных, включающего классификацию текстов и определение их тональности с применением методов машинного обучения и нейросетевых моделей. 2. Основания для разработки Разработка актуальна в связи с необходимостью эффективной обработки больших массивов текстовой информации, что важно для анализа пользовательских отзывов, мониторинга социальных сетей и управления репутацией. Использование современных методов NLP и машинного обучения повысит точность классификации и определения тональности текстов. 3. Цели и задачи проекта 3.1. Цель: Создание системы, обеспечивающей высокоточную и быструю обработку текстовых данных. 3.2. Задачи: Анализ существующих методов классификации и определения тональности. Разработка и тестирование моделей машинного обучения (SVM, LSTM, BERT и др.). Реализация предобработки текста (токенизация, лемматизация, удаление стоп-слов). Разработка интерфейса пользователя для удобного ввода и обработки данных. Внедрение механизма многокритериальной оптимизации. Разработка системы визуализации результатов анализа. 4. Функциональные требования 4.1. Входные данные: Текстовые данные (отзывы, публикации, статьи, сообщения). Датасеты для обучения и тестирования моделей (IMDb, Yelp, SST и др.). 4.2. Функции системы: Автоматическая классификация текстов по категориям (положительный, нейтральный, отрицательный тон). Анализ тональности с учетом контекста. Возможность загрузки текстов для пакетной обработки. Визуализация результатов анализа в виде графиков и гистограмм. Настройки для выбора модели анализа (SVM, BERT и др.). 4.3. Выходные данные: Классификация текста (тональность). Графики распределения результатов. Отчеты о точности модели (Accuracy, Precision, Recall, F1-score). 5. Нефункциональные требования Высокая точность предсказаний (>90% для современных моделей NLP). Производительность: обработка текста до 1 секунды. Возможность интеграции с API. Безопасность: защита пользовательских данных в соответствии с GDPR. 6. Технологический стек Язык программирования: Python. Фреймворки и библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. NLP-инструменты: NLTK, SpaCy, Pandas. Визуализация: Matplotlib, Seaborn. Интерфейс: Streamlit. База данных: SQLite, CSV. 7. Разработка и тестирование Разработка модуля предобработки текста. Обучение и дообучение моделей на размеченных датасетах. Разработка веб-интерфейса с возможностью анализа пользовательского текста. Тестирование производительности и точности модели. 8. Ожидаемые результаты Создано программное обеспечение для анализа текстовых данных. Реализована поддержка нескольких моделей классификации. Достигнута высокая точность предсказаний. Обеспечена возможность визуализации результатов анализа. 9. Заключение Разработка данного программного обеспечения позволит автоматизировать анализ текстов, повысить скорость и точность обработки данных и упростить применение методов NLP в различных сферах деятельности.

Prototyping

Опубликован:
31.01.25 10:21

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Написать скрипт на python с использование telegram api

Нужно написать скрипт на python с использование телеграм API который будет отслеживать gift отправленные пользователю руб

IT-технологии и Разработка

Опубликован:
31.01.25 09:40

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Нужна консультация по работе с API

Нужна консультация по использованию вебсайта для отправки API запросов.Требования: опыт работы с отправкой HTTP запросов с вебстраниц из JavaScript или server-server коммуникаций с использованием python, nodejs, java, c#, etc.Желательно:Опыт работы в командеТребования:Наличие рабочего микрофона, широкополосного быстрого интернета и Zoom.Продолжительность 30-60мин.начало проекта:Пятница, 31 в 19:00 (сегодня)

Backend

Опубликован:
31.01.25 09:20

Бюджет:
1000 руб.~$12.49

Платежная система для бота, изменение логики

Бот по API подключен к ChatGPT и Midjourney, написан на Python, библиотека Aiogram Сейчас нужно изменить логику касательно ChatGPT - сделать модель 4o-mini бесплатной, со скрытым ограничением в 100к токенов в сутки, чтобы не было злоупотреблений. И подключить платежную систему для приема платежей и вывода средств по партнерской программе Так же рассматриваем длительное сотрудничество - фиксированная ежемесячная оплата за обслуживание бота (внесение небольших изменений, правка багов и т.п.) + отдельная оплата за объемные задачи типа подключения платежки или переработки логики бота

Скрипты и боты

Опубликован:
31.01.25 07:45

Бюджет:
30000 руб.~$374.49

Телеграм бот с DeepSeek

Нужно написать телеграм бота с моделью deepseek r1 на Python. Бот с нейронкой будут запускаться локально (не API). Модель требуется на 8м. параметров. Бот будет принимать только текст, изображения, документы и прочее не требуется. Дополнительно: можно добавить функцию очистки контекста (на сайте deepseek эту функцию выполняет создание нового чата, в других телеграм ботах использующих gpt функция называется /deletecontext). Могу рассмотреть предложения от новичков.

Скрипты и боты

Опубликован:
31.01.25 07:06

Бюджет:
10000 руб.~$124.83

Текущая страница: 1

Всего страниц: 351

Следующая страница →