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Deploy e rendi produttivi modelli ml usando fastapi e mlops
Maki
Informazioni su questo servizio
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I Jupyter Notebooks sono il luogo dove i modelli ML vanno a morire.
Non lasciare che il tuo investimento svanisca in un file .ipynb. Hai creato un modello potente, ma ora ti trovi di fronte al "Muro della Produzione": inferenza lenta, costi cloud in aumento e instabilità. La maggior parte degli sviluppatori costruisce modelli; io costruisco la macchina ad alte prestazioni che li mantiene in funzione 24/7.
Sono Muhammad Abubakar Nadeem, un Senior AI/ML Engineer. Ho costruito piattaforme di livello produzione (inclusi sistemi di tutoring a livello universitario) con pipeline RAG avanzate, ricerca semantica e backend Kafka in tempo reale. Non scrivo solo codice, progetto sistemi scalabili.
Ciò che riceverai:
- Servizio ad alta velocità: backend FastAPI ottimizzati per latenza inferiore a un secondo.
- Eccellenza MLOps: CI/CD automatizzato, tracciamento MLflow e versioning DVC.
- Deploy: manifest Docker + Kubernetes completi per AWS, GCP o Azure.
- Osservabilità: dashboard Prometheus & Grafana per drift e latenza.
- Ottimizzazione inferenza: quantizzazione (ONNX/TensorRT) per ridurre i costi dell'infrastruttura.
Specializzazioni in:
Computer Vision (YOLO), NLP/LLMs (vLLM/Triton) e pipeline di dati in tempo reale.
Scrivimi con il tuo stack tecnologico e trasformiamo il tuo esperimento in una funzione di produzione affidabile oggi stesso!
Scopri di più su Maki
Maki
AI Specialist, Large Language Models, RAG and MLOps, PyTorch and TensorFlow
- DaPakistan
- Membro dagen 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Punjabi
Expert AI/ML Engineer with a BS in Data Science, specializing in building production-ready systems with PyTorch, TensorFlow, and Transformers. Proven track record in implementing RAG pipelines, Agentic AI, and Neural Networks to optimize business processes. Skilled in NLP, Computer Vision, Vector Databases, and Cloud Deployment (Docker, FastAPI, Flask).
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FAQ
Traduzione automatica.
Il codice sorgente e la proprietà sono inclusi?
Sì, al 100%. Al termine, ricevi la piena proprietà del codice FastAPI, Dockerfile, script CI/CD e tutti i file di configurazione.
Puoi ottimizzare i miei costi di inferenza?
Assolutamente. Implemento tecniche di quantizzazione (ONNX/TensorRT) e batching che riducono l'uso di GPU/CPU, abbassando significativamente le bollette mensili dell'infrastruttura cloud.
Quali provider cloud supportate?
Costruisco soluzioni containerizzate usando Docker, che possono essere eseguite su qualsiasi provider, inclusi AWS (SageMaker/EKS), Google Cloud (Vertex AI), Azure ML o server VPS privati.
Gestisci retraining e drift del modello?
Nelle tier Standard e Premium, configuro pipeline MLOps (MLflow/DVC) e monitoraggio (Prometheus) per tracciare il drift del modello e assicurarmi che tu sappia esattamente quando è necessario retrainarlo.
E se il mio modello è troppo lento?
Utilizzo tecniche di quantizzazione (ONNX/TensorRT) e batching per velocizzare l'inferenza fino a 5 volte.
Come faccio a sapere quando il modello fallisce?
Configuro alert Prometheus/Grafana che ti notificano via Slack/Email nel momento in cui la precisione o la latenza del modello diminuiscono.
Puoi deployare LLMs localmente?
Sì, mi specializzo in vLLM e Ollama per deploy locali economici.
Lavori con il mio team di sviluppo esistente?
Assolutamente. Fornisco documentazione completa e una sessione di handover per assicurarmi che il tuo team possa mantenere il sistema.
Puoi lavorare con il mio codice disordinato esistente?
Sì. Mi specializzo nel prendere Jupyter Notebooks sperimentali o script Python grezzi e ristrutturarli in software pulito, modulare e di livello produzione.
