Costruirò pipeline mlops e distribuirò modelli ml llm su gpu runpod con mlflow

Distribuisco tutti i tipi di modelli ML e LLM, inclusi machine learning, deep learning, NLP, GenAI, sistemi RAG, GPT, Llama, Mistral e LLMs ottimizzati. Che si tratti di un modello di classificazione, transformer o LLM open-source, lo distribuirò in produzione seguendo le migliori pratiche MLOps per scalabilità.

Sì, offro fine-tuning di LLM usando LoRA e QLoRA su Hugging Face per modelli come Llama, Mistral e GPT. Costruisco anche pipeline RAG pronte per la produzione con LangChain e database vettoriali come Pinecone, FAISS o Weaviate. Ideale per chatbot, Q&A su documenti e assistenti AI personalizzati.

Lavoro con tutti i principali strumenti MLOps come MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI e BentoML. Per il deployment su cloud uso AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning e Databricks. Per distribuzioni su GPU di LLM, lavoro con RunPod, Modal e Vast.ai.

Sì, configuro monitoraggio completo dei modelli, incluso tracciamento delle performance, rilevamento drift e alert automatici con MLflow. Costruisco anche pipeline di retraining automatico che riaddestrano i modelli con nuovi dati, mantenendo alta l’accuratezza in produzione.

Assolutamente! Distribuisco LLM su piattaforme cloud GPU come RunPod, Modal e Vast.ai per inferenza scalabile ed economica. Uso vLLM, Ollama e Hugging Face Text Generation Inference per un servizio ad alte prestazioni con GPU ottimizzate e auto-scaling in produzione.

Distribuire un modello ML di base richiede circa 3 giorni, mentre una pipeline end-to-end completa con monitoraggio e retraining circa 5 giorni. Soluzioni complete di MLOps e LLMOps con fine-tuning, RAG e multi-cloud richiedono circa 7 giorni. I tempi variano in base alla portata del progetto, discutiamone per precisione.

Riceverai codice sorgente completo, modelli ML/LLM distribuiti con endpoint API, dashboard di tracciamento MLflow, setup di monitoraggio e documentazione tecnica completa (livello Premium). Tutto il codice è pronto per la produzione, commentato bene e conforme alle migliori pratiche MLOps, così tu o il tuo team potrete mantenerlo facilmente.

Sì! Il pacchetto standard include 3 giorni di supporto post-consegna, mentre il pacchetto Premium include 7 giorni più documentazione tecnica completa che copre architettura pipeline, passaggi di distribuzione modello e linee guida di manutenzione. Sono qui per aiutarti a risolvere problemi, rispondere alle domande e assicurare che il sistema MLOps funzioni senza intoppi.