Implementerò il tuo modello di machine learning su AWS in modo professionale

Mettere un modello fuori da un notebook è un lavoro diverso rispetto a costruirlo. La produzione significa gestire il traffico, fallire in modo elegante, essere monitorati e mantenersi aggiornati mentre i dati cambiano. Trasformo i modelli addestrati in infrastrutture su cui puoi costruire il prodotto.

Sono un data scientist e ingegnere con oltre 10 anni di esperienza nella consegna di ML in produzione, anche in una startup di logistica dove ho guidato la data science e l'ingegneria sui sistemi live.

Ciò che ottieni:

• Il tuo modello avvolto come API pulita, testata (FastAPI, schemi tipizzati)
• Dockerizzato e distribuito su AWS, GCP, Azure o in self-hosting
• Autenticazione, limitazione del traffico, gestione degli errori, logging
• CI/CD tramite GitHub Actions
• Opzionale: pipeline di training, rilevamento di drift, retraining automatico, dashboard di monitoraggio

Compatibile con: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, ONNX, modelli personalizzati.

Prima di ordinare, scrivimi con il tipo di modello e il traffico previsto. Sistemi a traffico basso e alto richiedono approcci diversi