Costruirò una pipeline mlops di produzione con docker, mlflow e deployment su cloud

Se sei bloccato con un modello ML che funziona solo sul tuo laptop, lo trasformerò in un sistema di produzione completamente monitorato e distribuito nel cloud in modo rapido.

Sono uno studente di CS all'IBA Karachi specializzato in MLOps e Data Engineering. Ho costruito e distribuito pipeline di produzione reali usando Docker, MLflow, Grafana e GitHub Actions, tra cui un sistema di rilevamento delle malattie delle piante su Azure che gestisce workload di oltre 4GB e una pipeline vincitrice di Hackfest su AWS + Snowflake.

Ciò che realizzerò per te:

Servizio di inferenza FastAPI containerizzato con Docker

MLflow per il tracciamento degli esperimenti e la gestione delle versioni del modello

Dashboard di monitoraggio Prometheus + Grafana

Pipeline CI/CD tramite GitHub Actions

Evidently AI per il rilevamento di data drift (Premium)

Distribuzione nel cloud su AWS EC2 o Azure (Premium)

Perché lavorare con me?

Non ti consegno solo il codice, ma un sistema funzionante con documentazione. Ogni pacchetto include codice pulito e leggibile e una walkthrough per farti capire cosa è stato costruito.

Scrivimi prima di ordinare, così ci assicuriamo di essere perfetti insieme. Prezzi e pacchetti sono negoziabili.