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Costruirò e distribuirò un'API di modello di machine learning
Progettazione di sistemi AI agentic full-stack e automazione, MLOps
Ingegnere AI/ML full-stack e statistico applicato con 10 anni di esperienza in dati, ML e AI aziendale. Costruisco workflow agentic, sistemi RAG, modelli predittivi, pipeline di dati, API e strumenti ...
Informazioni su questo servizio
Hai bisogno di trasformare i dati aziendali in un modello di machine learning testato e un'API utilizzabile?
Costruirò una soluzione di modellazione predittiva limitata usando Python e metodi statistici o di machine learning appropriati. I pacchetti Standard e Premium possono includere l'imballaggio FastAPI, valutazione, gestione dei fallimenti e guida alla distribuzione.
I casi d'uso includono classificazione, scoring del rischio, regressione, previsioni di baseline, rilevamento di anomalie, priorità operative e sviluppo di API per modelli.
La tua consegna può includere validazione dei dati, preprocessing, baseline, feature engineering, selezione del modello, valutazione con holdout, analisi degli errori, contratti API, codice sorgente, configurazione e documentazione.
Sono un ingegnere AI/ML e statistico applicato con due lauree magistrali e 10 anni di esperienza in dati e AI aziendale. Prioritizzo la riproducibilità e una valutazione onesta rispetto a affermazioni di precisione gonfiate.
I pacchetti coprono una target e fonti di dati limitate. Etichettatura, piattaforme a pagamento, costi cloud, lavoro frontend, validazione regolamentata e operazioni continue sono esclusi a meno che non siano aggiunti tramite un'offerta personalizzata.
Ti prego di inviarmi un messaggio prima di ordinare per confermare la prontezza dei dati, obiettivo, metrica e necessità di distribuzione.
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
Google ML Kit
•
keras
•
PyTorch
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Puoi garantire una precisione specifica del modello?
No. La performance dipende dalla qualità dei dati, segnale, definizione dell'obiettivo, perdita di informazioni, dimensione del campione, equilibrio delle classi e condizioni di distribuzione. Concordo sulle metriche di valutazione appropriate e riporto i risultati onestamente.
Che tipi di modelli puoi creare?
Posso costruire baseline di classificazione, regressione, previsioni, approcci di rilevamento anomalie e altri sistemi predittivi limitati. Il metodo viene scelto in base al problema e alle evidenze, non forzando un algoritmo preferito.
Di quali dati hai bisogno?
Devi fornire dati legalmente utilizzabili, rappresentativi, con un obiettivo o risultato definito, dizionario dei dati, vincoli noti ed esempi di previsioni accettabili. Potrebbe essere richiesta una revisione della prontezza dei dati prima della modellazione.
Cosa include il servizio FastAPI?
L'API può includere schemi di richiesta/risposta tipizzati, caricamento del modello, endpoint di previsione, validazione degli input, gestione degli errori, metadati sulla versione del modello, istruzioni di configurazione e test di base all'interno del scope del pacchetto.
La distribuzione è inclusa?
La versione standard include istruzioni di distribuzione. La versione Premium include un blueprint di distribuzione e una configurazione limitata quando l'accesso e l'infrastruttura sono adeguati. Costi cloud, certificazioni di sicurezza e operazioni continue sono separati.
Fornirai il codice sorgente?
Sì. I deliverable seguono il pacchetto scelto e possono includere notebook, moduli Python, artefatti addestrati quando appropriato, codice API, test, file di ambiente, configurazione Docker, risultati di valutazione e documentazione.
Puoi lavorare con dati sensibili o regolamentati?
Solo dopo che l'acquirente identifica le restrizioni applicabili e fornisce un ambiente e un processo approvati. Questo Gig non include consulenza legale, certificazioni di conformità o gestione illimitata di dati di produzione regolamentati.
Cosa conta come revisione?
Una revisione corregge il lavoro consegnato rispetto ai requisiti concordati. Un nuovo obiettivo, dataset, scopo del modello, applicazione, funzionalità API o ambiente di distribuzione rappresentano un'estensione del scope.
