Deploro il tuo modello ML in produzione con docker, AWS, fastapi e pipeline CI/CD
INGEGNERE AI FULL STACK SENIOR
Livello 2
Ha soddisfatto criteri di prestazioni elevate e ha una comprovata esperienza nel soddisfare le aspettative dei clienti.
Informazioni su questo servizio
Hai addestrato il tuo modello ML ma sei bloccato nel metterlo online e affidabile? Trasformo il tuo modello addestrato in un'API di produzione con monitoraggio, CI/CD e deployment su cloud, così scala senza rompersi.
Cosa consegno:
API REST FastAPI o Flask che avvolge il tuo modello addestrato
Servizio Dockerizzato pulito, portatile, riproducibile
Deployment su cloud AWS (EC2, SageMaker, Lambda) o Railway/GCP
Pipeline CI/CD con GitHub Actions che si auto-deploya al push
Configurazione di monitoraggio CloudWatch, Prometheus + Grafana, o Evidently AI
Validazione input, gestione errori, logging e controlli di salute
Test di carico e ottimizzazione delle performance
Perché scegliermi: La maggior parte degli ingegneri ML può addestrare modelli. Pochi riescono a consegnarli in modo affidabile. Sono specializzato nel colmare il gap tra training e produzione con API pulite, pipeline automatizzate e infrastrutture che non ti svegliano alle 3 di notte. Seller di livello 2 con esperienza in MLOps in produzione su AWS.
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Framework:
Scikit-learn
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Il mio modello è in un notebook Jupyter. Puoi comunque deployarlo?
Sì, questo è in realtà lo scenario più comune. Riformulerò il tuo notebook in un codice pulito e modulare, poi lo avvolgerò in un'API e lo deployerò. Condividi il notebook e penserò al resto.
Includi il monitoraggio del modello per il drift dei dati?
Il pacchetto Premium include la configurazione del monitoraggio. Per il drift dei dati specificamente (usando Evidently AI o WhyLabs), posso aggiungerlo come extra al pacchetto Standard. Basta menzionarlo al momento dell'ordine.
