Sarò il tuo ingegnere mlops per il machine learning in produzione

Far funzionare un modello in un notebook è una cosa, farlo funzionare in modo affidabile in produzione è un'altra. Aiuto a colmare questa distanza.

Posso aiutarti a:

• Distribuire modelli ML in produzione (FastAPI, Docker, AWS EC2/Elastic Beanstalk, TensorFlow Serving)
• Progettare strategie di rollout shadow mode, canary releases, blue-green deployment, con piani di rollback
• Impostare il monitoraggio di software, input e output per individuare in anticipo drift dei dati/concept e fallimenti delle pipeline
• Eseguire analisi degli errori per dare priorità alle correzioni che migliorano davvero le prestazioni nel mondo reale, non solo l'accuratezza del test set
• Costruire e verificare pipeline di dati, pulizia, coerenza di etichettatura, suddivisioni train/dev/test e tracciamento della provenienza dei dati
• Stabilire baseline di prestazioni usando performance a livello umano (HLP) e impostare il tracciamento degli esperimenti per risultati riproducibili

Che tu stia portando un proof-of-concept in deployment, abbia bisogno di monitoraggio per un modello esistente o voglia una verifica completa della pipeline (precisione, fairness, bias inclusi), adotto un approccio strutturato end-to-end che copre tutto il ciclo di vita del ML, dalla definizione, ai dati, alla modellazione, al deployment e alla manutenzione.

Inviami i dettagli del tuo progetto e facciamo partire il tuo modello, facendolo funzionare senza problemi.