Farò mlops, devops, docker e deployment di API python con fastapi


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
MLOPS | DEVOPS | FASTAPI PYTHON API | DOCKER
Costruisco API python di produzione FastAPI con Docker e configuro la pipeline MLOps e DevOps intorno a esse, così il tuo modello passa da notebook a endpoint live.
SERVIZI
sviluppo di FastAPI API python da zero
containerizzazione con Docker e build multi-stage
serving, versioning e monitoraggio di modelli MLOps
pipeline DevOps CI/CD con GitHub Actions
deployment e scaling con Kubernetes
deployment su cloud Render, Railway, AWS
ESPERIENZA
FastAPI, Python, Pydantic, Uvicorn, progettazione REST API
Docker, Docker Compose, Kubernetes, GitHub Actions
MLOps MLflow, registro modelli, monitoraggio
DevOps CI/CD, testing automatico, registries
PyTorch, scikit-learn, HuggingFace, PostgreSQL
COSA RICEVI
API FastAPI python funzionante con endpoint puliti
Dockerfile e docker-compose, pronto per la produzione
suite Pytest e documentazione Swagger
Pipeline DevOps CI/CD configurata
Codice sorgente completo e documentazione di setup
Ho costruito piattaforme ML multi-tenant con questa stack: FastAPI, Docker, Kubernetes, copertura completa dei test. Sistemi di produzione, non progetti tutorial.
Inviami il tuo modello o repo e ti dirò cosa è realistico prima di ordinare.
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aaa
- DaPakistan
- Membro dalug 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Francese
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FAQ
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Ho solo un notebook Jupyter, puoi lavorarci sopra?
Sì, è l'ordine più comune. Inviami il notebook e estrarrò il modello per costruire una corretta API python con FastAPI attorno ad esso.
Qual è la differenza tra MLOps e DevOps normale qui?
DevOps copre la pipeline — Docker, CI/CD, deployment. MLOps aggiunge il livello specifico del modello: versioning, serving, monitoraggio del drift, hook di retraining. Platinum copre entrambi.
Ho bisogno di un mio server?
No. I livelli gratuiti su Render o Railway gestiscono la maggior parte dei progetti. Deployment sul tuo account così possiedi l'infrastruttura.

