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Containerizzerò e distribuirò il tuo modello di machine learning
Shulyak Evgenei
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi portare il tuo modello di Machine Learning da Jupyter Notebook alla produzione? Containerizzerò e distribuirò i tuoi modelli ML in API microservizi ad alte prestazioni e pronte per la produzione.
Cosa offro:
Wrapper FastAPI: Trasforma i tuoi modelli PyTorch, ONNX o Scikit-Learn in API REST pulite con documentazione Swagger automatica.
Dockerizzazione: Crea Dockerfile multi-stage ottimizzati e configurazioni docker-compose per un deployment affidabile su più piattaforme.
MLops Pronto per la produzione: Implementa configurazioni di ambiente sicure, percorsi di inferenza ottimizzati e commenti dettagliati nel codice.
Integrazione con database: Collega senza problemi il tuo pipeline a database come PostgreSQL o Redis per applicazioni con stato.
Framework supportati: Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, ONNX.
Perché scegliermi?
Codice pulito, efficiente e ben documentato.
Focus su footprint minimi del container e inferenza veloce.
Comunicazione professionale e supporto affidabile.
Contattami prima di ordinare così possiamo discutere della tua architettura modello e delle tue esigenze specifiche!
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Shulyak Evgenei
MLOps and DevOps Engineer, Production ML Deployment
- DaBielorussia
- Membro dagiu 2026
Lingue
Russo, Inglese
I am an MLOps and DevOps Engineer focused on bringing Machine Learning models into production environments. I specialize in infrastructure automation, Docker/Kubernetes containerization, and building robust CI/CD pipelines for AI and software applications.
Whether you need to wrap a model into a production-ready FastAPI, set up experiment tracking, or optimize your server infrastructure, I build efficient, secure, and cost-optimized environments. Let's streamline your workflows and get your code running smoothly.
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FAQ
Traduzione automatica.
Cosa devo fornire per iniziare?
Per favore, fornisci il file del modello addestrato (.pth, .onnx, .h5, ecc.), uno script di esempio che mostra come eseguire l'inferenza e eventuali requisiti di dipendenza specifici.
