La nostra agenzia configurerà la tua infrastruttura ML, pipeline MLops e deployment GPU

Il tuo modello ML è forte quanto l'infrastruttura che lo supporta. Costruisco pipeline di produzione MLOps che portano i tuoi modelli da notebook Jupyter a deployment scalabili, monitorati e con auto-scaling.

Ciò che consegno:

Deployment di modelli ML (API REST, gRPC, inferenza batch), configurazione infrastruttura GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, self-hosted), serving di modelli (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automazione del training, versioning dei modelli e tracciamento degli esperimenti, test A/B e deployment canary per modelli, endpoint di inferenza con auto-scaling, ottimizzazione dei costi per workload GPU e deployment di LLM (Llama self-hosted, Mistral, modelli fine-tuned).

Perché scegliere la mia agenzia:

Siamo all'intersezione tra DevOps e AI, una combinazione rara. La maggior parte degli ingegneri ML può addestrare modelli ma fatica con il deployment in produzione. La maggior parte degli ingegneri DevOps può distribuire app ma non comprende le sfide specifiche di ML come la schedulazione GPU, il versioning dei modelli e l'ottimizzazione dell'inferenza. Colmiamo entrambe le esigenze.