Rilascerò il tuo modello di AI e creerò un backend fastapi per la tua app di AI o ML


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai un modello ML addestrato che gira in un notebook Jupyter? Lascia che lo metta in produzione.
Sono Pan, un ingegnere AI specializzato nel trasformare i modelli in API chiamabili e funzionanti. Inviami il tuo modello .pkl, .h5, .pt o Hugging Face e lo avvolgerò in un'API REST pulita, documentata, che la tua app, sito web o team può effettivamente usare.
COSA COSTRUIRÒ PER TE
- API REST FastAPI o Flask intorno al tuo modello
- Endpoint puliti, tipizzati, con validazione Pydantic
- Documentazione Swagger / OpenAPI generata automaticamente
- Preprocessing degli input e formattazione degli output, gestione degli errori e logging delle richieste
- Dockerizzato per un deployment facile ovunque
IL MIO STACK
Python FastAPI Flask Docker Uvicorn Pydantic TensorFlow Serving TorchServe ONNX Runtime AWS / GCP / Azure / Railway / Render
⭐ PERCHÉ QUESTO GIG
La maggior parte degli ingegneri ML si ferma al notebook. Io porto a termine il lavoro, così il tuo modello diventa un vero servizio che il tuo team può chiamare da ovunque. Perfetto per i founder che devono fare demo, team di sviluppo bloccati sul deployment o ricercatori che vogliono che il loro lavoro sia utilizzabile oltre un colab.
Scrivimi prima di ordinare con il file del modello (o framework) e il target di deployment (locale, Docker, cloud) così posso darti un preventivo preciso.
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AI and Robotic Engineer
- DaThailandia
- Membro dalug 2025
Lingue
Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di modelli supporti?
Qualsiasi cosa che Python può caricare — .pkl (scikit-learn / XGBoost), .h5 / .keras (TensorFlow), .pt / .pth (PyTorch), .onnx e modelli Hugging Face. Se non sei sicuro, scrivimi con il nome del framework.
Non ho un account cloud. Puoi comunque distribuirlo?
Sì — per Premium posso distribuirlo temporaneamente sui livelli gratuiti di Railway o Render sotto il mio account, oppure guidarti nella configurazione del tuo progetto AWS/GCP. Ne discutiamo prima di procedere con l'ordine.
L'API sarà abbastanza veloce per la produzione?
Per la maggior parte dei modelli ML, FastAPI con endpoint async gestisce centinaia di richieste al secondo su un singolo server. Per modelli di deep learning più pesanti, consiglio batching, conversione in ONNX o istanze GPU, a seconda del traffico.
Puoi aggiungere autenticazione e rate limiting?
Sì — l'autenticazione con API key e il rate limiting di base sono inclusi in Premium. OAuth personalizzato o JWT sono disponibili come extra gig.
Cosa succede se il mio modello necessita di aggiornamenti in futuro?
Tutto il codice è tuo con documentazione chiara. Per modifiche continue puoi far revisionare le versioni tramite un nuovo ordine o scrivermi per un'offerta personalizzata. Rispondo entro poche ore.

