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Costruirò la tua pipeline mlops e distribuirò modelli ml con fastapi
Senior ML Engineer, RAG, AI Agents e MLOps
Senior ML e GenAI Engineer con oltre 5 anni di esperienza nella creazione e distribuzione di sistemi AI in produzione. Aiuto le aziende a valutare chatbot RAG, sviluppare agenti AI affidabili, distrib...
Informazioni su questo servizio
Hai un modello di AI o machine-learning che funziona in un notebook ma è difficile da deployare in modo affidabile?
Deployerò o risolverò problemi del tuo modello usando FastAPI, Docker e ingegneria MLOps pratica.
A seconda del tuo pacchetto, posso fornire:
- Endpoint di inferenza FastAPI
- Containerizzazione Docker
- Caricamento modello e pipeline di predizione
- Configurazione ambiente e dipendenze
- Controlli di salute e documentazione API
- Risoluzione problemi di deployment
- Tracking di esperimenti o modelli con MLflow
- CI/CD con GitHub Actions
- Deployment su Kubernetes o cloud
- Logging e monitoraggio di base
- Documentazione di deployment
Questo servizio supporta modelli di machine-learning, applicazioni RAG, API LLM, sistemi di computer vision e servizi di inferenza Python.
Costi di cloud, GPU, API e infrastruttura non sono inclusi. Addestramento del modello, sviluppo di applicazioni principali e ambienti multipli richiedono un'offerta personalizzata.
Contattami prima di ordinare con il tuo framework, stato del repository, problema attuale e obiettivo di deployment.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
FAQ
Traduzione automatica.
Quali modelli puoi deployare?
Modelli ML, deep-learning, RAG, LLM e computer-vision basati su Python dopo revisione del repository.
I costi dell'infrastruttura sono inclusi?
No. Costi di cloud, GPU, API e storage sono a carico del cliente.
Puoi riparare un deployment esistente?
Sì. La copertura di base riguarda un'API, Docker o problema di deployment chiaramente definito.
Questo include l’addestramento del modello?
No. Addestramento, fine-tuning e sviluppo dataset richiedono un'offerta personalizzata separata.
Puoi deployare su Kubernetes?
Sì. Kubernetes è disponibile in Premium o come Gig Extra.
