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Deployerò il tuo modello di machine learning in produzione usando mlops
Ingegnerizza il vantaggio del tuo business con agenti AI personalizzati e soluzioni ML
Sono un Ingegnere ML/AI & MBA specializzato nella convergenza tra ingegneria tecnica e trasformazione aziendale. Non scrivo solo codice; costruisco sistemi di AI pronti per la produzione progettati pe...
Informazioni su questo servizio
Non lasciare che i tuoi modelli muoiano in un Jupyter Notebook.
Prenderò il tuo modello di Machine Learning addestrato e lo trasformerò in un'API scalabile e pronta per la produzione che il tuo team di sviluppo può effettivamente usare.
Come Senior ML Engineer, non mi limito a "caricare" il codice. Costruisco ambienti MLOps robusti che garantiscono che il tuo modello sia stabile, veloce e facile da aggiornare.
Ciò che offro:
- Packaging del modello: Containerizzazione dei modelli con Docker per la capacità di "eseguire ovunque".
- Sviluppo API: Creazione di endpoint ad alte prestazioni usando FastAPI o Flask.
- Deployment su cloud: Configurazione esperta su AWS (SageMaker/EC2), Google Cloud (Vertex AI) o Azure.
- Pipeline CI/CD: Automazione del workflow di deployment con GitHub Actions o GitLab CI.
- Monitoraggio: Configurazione di logging di base per tracciare le prestazioni del modello e "drift".
Lo stack tecnologico: Docker, Kubernetes, FastAPI, AWS/GCP, MLflow e GitHub Actions.
Pronto a passare dalla ricerca alla produzione? Mettiamo il tuo modello in live.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
API:
Azure API riconoscimento facciale
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Azure ML Studio
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali piattaforme cloud supportate?
Sono competente in AWS, Google Cloud (GCP) e Azure. Per progetti più piccoli o startup, posso anche deployare su piattaforme più economiche come Render, Railway o Heroku.
Fornisci monitoraggio del modello?
Sì, nel pacchetto Premium, configuro il monitoraggio per tracciare la latenza dell'API e il "drift" di base del modello (quando il modello diventa meno preciso nel tempo). Questo è un elemento fondamentale di un workflow MLOps maturo.
Cosa succede se il mio modello è troppo grande per server standard?
Mi specializzo in ottimizzazione dei modelli. Posso usare tecniche come la quantizzazione o suggerire istanze ottimizzate per GPU (come AWS p3/g4) per garantire che il tuo modello funzioni efficientemente senza sforare il budget.
Puoi lavorare con LLM o Generative AI?
Sì. Posso deployare wrapper personalizzati per LLM, configurare pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) e ottimizzare l'inferenza per modelli ospitati su Hugging Face.
