Costruirò pipeline mlops distribuisci modello ml con docker azure ci cd e fastapi

Il tuo modello di machine learning è bloccato in un notebook Jupyter e non riesce a raggiungere la produzione?

Sei nel posto giusto.

Costruisco pipeline MLOps pronte per la produzione che portano il tuo modello ML o AI da un notebook

a un'API attiva e deployata che il tuo team può effettivamente usare e monitorare.

Sono un laureato in Data Science con medaglia d'oro e sviluppatore AI con esperienza reale di deployment in produzione. Da Robx AI ho deployato pipeline LLM live che servono utenti reali. Da Systems Limited ho lavorato con pipeline CI CD di Azure DevOps e Docker in un ambiente enterprise di livello produzione.

Questo non è teoria. Costruisco cose che funzionano davvero in produzione.

Ciò che costruirò per te:

Containerizzazione Docker del tuo modello ML endpoint REST FastAPI per il servizio del modello

• Pipeline CI CD con GitHub Actions o Azure DevOps
• Deployment del modello su Azure ML Hugging Face
• Spaces o il cloud che preferisci
• Tracking degli esperimenti con MLflow e registro dei modelli
• Monitoraggio del modello e logging delle performance
• Configurazione automatizzata di retraining
• Documentazione chiara e guida di consegna

Stack tecnologico con cui lavoro:

• Docker e Docker Compose
• Azure ML e Azure DevOps
• GitHub Actions per CI CD
• MLflow per il tracking degli esperimenti
• FastAPI per il servizio del modello
• Python Scikit-Learn