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Costruirò e distribuirò pipeline di ML con Docker, MLflow e AWS
Data Analyst: Esperto in Python, Pandas, NumPy e Matplotlib
Sono un Data Scientist e ho esperienza nella realizzazione di progetti End-to-End.
Ho competenze in EDA e Feature Engineering,
Addestro modelli e posso valutarne le prestazioni e l'accuratezza analizz...
Informazioni su questo servizio
Hai un dataset e hai bisogno di un modello di machine learning funzionante che puoi usare davvero in un'app, dashboard o workflow aziendale?
Porterò il tuo progetto da dati grezzi a un modello live e deployato usando pratiche moderne di MLOps, non solo un notebook Jupyter che rimane inutilizzato.
Ciò che ottieni:
- Modello pulito, testato, costruito con Python, Pandas e Scikit-learn
- Tracciamento degli esperimenti con MLflow, così sai sempre quale versione funziona meglio
- Un'API funzionante (FastAPI) per chiamare il modello da qualsiasi app o sito web
- Codice pronto per la produzione con documentazione chiara, niente script a scatola nera
Stack tecnologico: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, MLflow, DVC, Docker, AWS, FastAPI, Git, GitHub Actions
Scrivimi prima di ordinare con una breve descrizione dei tuoi dati e obiettivo, così posso definire il pacchetto giusto e darti una timeline onesta prima di iniziare.
Trasformiamo i tuoi dati in qualcosa che funzioni davvero in produzione.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di dati devo fornirti?
Qualsiasi dato rilevante per il tuo progetto ML — strutturato (CSV, Excel), non strutturato (testo, immagini) o una fonte di dati live (API/database). Se non sei sicuro di cosa serve, scrivimi con una breve descrizione del progetto e ti dirò esattamente cosa inviare
In quale formato devono essere i dati?
I formati più comuni vanno bene: CSV, JSON, Excel o Parquet per dati strutturati; cartelle di immagini per progetti CV. Se i tuoi dati sono in un formato diverso, fammelo sapere — di solito posso lavorarci o aiutarti a convertirli.
Come garantisci la privacy e la sicurezza dei miei dati?
Utilizzo i tuoi dati solo per questo progetto, non li condivido mai all’esterno e cancello le copie locali dopo la consegna finale, a meno che tu non chieda di conservarli. Se hai bisogno di un NDA formale, sono felice di firmarlo prima di iniziare.
Condividerai i dettagli del mio progetto con qualcun altro?
No. I dettagli del tuo progetto, i dati e il codice rimangono confidenziali tra noi. Non condivido lavori dei clienti pubblicamente a meno che tu non dia il permesso esplicito (ad esempio per il mio portfolio).
Forni il modello addestrato o solo la distribuzione?
Entrambi, a seconda del pacchetto. Posso addestrare un modello da zero usando i tuoi dati, oppure distribuire un modello che hai già addestrato — basta che mi dica quale ti serve quando mi scrivi.
Puoi lavorare con un modello o un codice che già ho?
Sì. Inviami il tuo codice/modello esistente e integrerò pratiche di MLOps (Docker, MLflow, CI/CD, ecc.) nel lavoro che hai già fatto, senza dover ricominciare da capo.
Quale pacchetto mi serve se voglio solo un'API funzionante per il mio modello?
Il pacchetto Standard include un endpoint REST FastAPI, quindi è il punto di partenza giusto per la maggior parte delle richieste solo API.
Cosa succede se ho bisogno di più revisioni rispetto a quelle incluse nel pacchetto?
Revisione extra può essere aggiunta come gig extra, oppure sono felice di discutere un'offerta personalizzata se le modifiche vanno oltre il scope originale.
Offri supporto dopo la consegna o è una distribuzione una tantum?
Il pacchetto Premium include 7 giorni di supporto post-consegna per correzioni di bug e piccole modifiche. Per Basic/Standard, supporto aggiuntivo può essere organizzato separatamente se necessario.
