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Deployerò il tuo modello ml come API di produzione con fastapi e docker
Abbas Mustafa
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il tuo modello funziona in un notebook. La produzione è un problema diverso.
Prendo il tuo modello addestrato (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o Hugging Face) e lo trasformo in un'API REST affidabile che il tuo prodotto può effettivamente chiamare. Ottieni:
- Servizio FastAPI con endpoint puliti, documentati e con validazione degli input
- Build Dockerizzata che funziona allo stesso modo su qualsiasi macchina o cloud
- Deployment su AWS, GCP o VPS con HTTPS
- Logging, controlli di salute e monitoraggio di base
- Pipeline CI/CD e autoscaling nel pacchetto Full MLOps
Su di me: Ricerca NLP pubblicata (AIMLAB, NUCES FAST), primo posto alla competizione nazionale ML SOFTEC, MSc in Cybersecurity presso IMT Atlantique. Costruisco API che reggono il traffico reale e le proteggo adeguatamente.
Ogni consegna include documentazione e una walkthrough di consegna, così il tuo team può gestirla senza di me.
Scrivimi prima di ordinare se non sei sicuro di quale pacchetto si adatti al tuo modello e traffico.
Scopri di più su Abbas Mustafa
Abbas Mustafa
AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions
- DaFrancia
- Membro dadic 2018
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.
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FAQ
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Quali framework di modelli supporti?
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost e transformers Hugging Face. Se si carica in Python, posso servirlo. Scrivimi se il tuo stack è diverso.
Ho bisogno di un mio account cloud?
Per Cloud Deploy e Full MLOps, sì. Deployo sul tuo account AWS, GCP o VPS così mantieni piena proprietà e controllo. Il pacchetto API Deploy non richiede nulla; ricevi il codice e l'immagine Docker.
