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Costruirò pipeline mlops distribuisci modello ml con docker azure ci cd e fastapi
Data Scientist, sviluppatore AI, ingegnere ML, esperto in Gen AI, LLM, fine tuning e modelli
Sono un Data Scientist, appassionato di sfruttare il potere dei dati per guidare insight e innovazione. Il mio percorso accademico mi ha fornito una solida base in analisi dei dati, visualizzazione (D...
Informazioni su questo servizio
Il tuo modello di machine learning è bloccato in un Jupyter notebook e non arriva in produzione?
Sei nel posto giusto.
Costruisco pipeline MLOps pronte per la produzione che portano il tuo modello ML o AI da notebook
a un'API distribuita in diretta che il tuo team può effettivamente usare e monitorare.
Sono laureato con medaglia d'oro in Data Science e sviluppatore AI con esperienza reale di deployment in produzione. Presso Robx AI ho distribuito pipeline LLM in diretta servendo utenti reali. Presso
Systems Limited ho lavorato con Azure DevOps pipeline CI CD e Docker in un ambiente enterprise di grado produzione.
Questo non è teoria. Costruisco cose che funzionano realmente in produzione.
Ciò che costruirò per te:
Containerizzazione con 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 la tua cloud preferita
- Tracking esperimenti con MLflow e registro dei modelli
- Monitoraggio del modello e registrazione delle performance
- Impostazione pipeline di retraining automatizzato
- Documentazione chiara e guida al passaggio 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
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa ti serve da me per iniziare?
Ho bisogno dei file del tuo modello addestrato o del codice di training, del tuo dataset o di un esempio di esso, della piattaforma cloud preferita se disponibile, e di una descrizione di cosa fa il tuo modello e quali input e output necessita.
Q2: Quali piattaforme cloud supporti?
Lavoro con Azure ML, Hugging Face Spaces, basi di AWS SageMaker, e qualsiasi VPS con supporto Docker. Azure e Hugging Face sono le mie piattaforme più forti per il deployment di ML.
Q3: Puoi distribuire qualsiasi tipo di modello ML?
Sì. Distribuisco modelli di classificazione, regressione, NLP, visione artificiale e basati su LLM. Se il tuo modello gira in Python, posso containerizzarlo e distribuirlo.
