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Deployo modelli ai ml su AWS, GCP o Azure
Sono un ingegnere DevOps & Cloud con esperienza pratica nella progettazione, automazione e gestione di infrastrutture moderne su AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel e GCP. Mi speci...
Informazioni su questo servizio
Hai addestrato il tuo modello ML o LLM ma sei bloccato sulla fase di deployment?
Deployo modelli di AI e machine learning in produzione su AWS, GCP e Azure in modo rapido, pulito e scalabile. Che si tratti di un modello pre-addestrato, di un LLM finemente tuningato o di una pipeline MLOps completa, gestisco tutto, dalla containerizzazione al monitoraggio.
Ciò che consegno:
Deploy di qualsiasi modello ML/LLM come API REST in produzione
Deployment con Docker + Kubernetes (EKS, GKE, AKS)
Pipeline CI/CD automatizzata per push del codice e auto-deploy
Configurazione di FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server
Supporto inference GPU (CUDA, T4, A100)
Versioning e registry del modello con MLflow
Monitoraggio con Prometheus e Grafana
Auto-scaling per picchi di traffico
Pipeline completa MLOps: training, validazione, deployment, monitoraggio
Infrastructure as Code con Terraform e Helm
Framework: PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Cloud: AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Ogni consegna include documentazione completa. Contattami prima di ordinare per una consulenza gratuita: esaminerò il tuo modello e ti fornirò un piano chiaro.
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali tipi di modelli AI e ML puoi deployare su cloud?
Deployo qualsiasi modello ML o LLM basato su Python come PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost e modelli personalizzati. Gestisco anche inferenza LLM, API di computer vision e modelli NLP su AWS, GCP e Azure usando Docker e Kubernetes.
Cosa include la configurazione della pipeline MLOps?
La pipeline MLOps completa copre automazione del training, validazione del modello, deployment con CI/CD, versioning con MLflow e monitoraggio in produzione con Prometheus e Grafana. Ogni volta che riaddestri il modello, la pipeline lo valida e lo deploya automaticamente, senza passaggi manuali.
Quali piattaforme cloud supporti: AWS, GCP o Azure?
Supporto tutte e tre. Su AWS uso EKS, SageMaker e EC2. Su GCP uso GKE e Vertex AI. Su Azure uso AKS e Azure ML. Posso anche consigliare la soluzione cloud più economica in base alle dimensioni del modello e al traffico previsto.
Supporti il deployment GPU per deep learning e inferenza LLM?
Sì. Configuro istanze GPU con supporto CUDA e setto up server di inference ad alte prestazioni come NVIDIA Triton o TorchServe per modelli di deep learning e LLM che richiedono accelerazione GPU.
Cosa succede se ho solo un file di modello addestrato e ancora nessun setup cloud?
Nessun problema, è la situazione più comune. Gestisco tutto da zero: configurazione account cloud, networking, containerizzazione del modello con Docker e deployment come API live. Basta condividere il file del modello e me ne occupo io.
La mia API di modello ML potrà gestire traffico elevato e auto-scaling?
Sì. Con i pacchetti Elite e Prime configuro l'auto-scaling orizzontale di Kubernetes, così la tua API si avvia automaticamente più istanze sotto carico e si riduce per risparmiare costi, tutto gestito e di livello produzione.
