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Deployerò il tuo modello ML come un'app web con FastAPI e Streamlit usando Docker
Sachinkumar P
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai un modello ML addestrato che si trova in un notebook Jupyter e che nessun altro può usare? Lo trasformerò in una vera applicazione web che chiunque può aprire nel suo browser.
Sono uno studente di M.Tech all'IIT Roorkee con esperienza pratica nel deploy di modelli di deep learning in produzione. Ho creato un'app di classificazione tumori cerebrali con backend FastAPI, frontend Streamlit,
Docker Compose, distribuito dal vivo su AWS EC2. Questo non è un progetto tutorial. È un sistema funzionante.
Ciò che costruirò per te:
- Backend FastAPI che riceve input dal modello, esegue inferenza,
ritorna le previsioni tramite un endpoint REST API pulito
- Frontend Streamlit dove gli utenti caricano dati o immagini e vedono
risultati istantaneamente nel loro browser
- Docker Compose, entrambi i servizi containerizzati e in esecuzione
con un solo comando, senza problemi di dipendenze
- Distribuzione su AWS EC2 (Standard e Premium), il tuo app è live
sul internet con un URL pubblico
Ciò di cui ho bisogno da te:
Il file del modello addestrato, una descrizione di cosa si aspetta come input,
e quale output vuoi visualizzare.
Contattami prima di ordinare, confermerò di poter gestire il tuo
modello specifico entro 24 ore
Rispettare i diritti di terzi
Ricorda che è contrario alle politiche di Fiverr per i freelance includere temi, modelli o qualsiasi altro elemento che violi i diritti di terzi o le leggi applicabili nell'opera consegnata. Per saperne di più, consulta Guida alla creazione digitale responsabile.
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Sachinkumar P
MTech Student Healthcare ML Researcher
- DaIndia
- Membro daago 2026
Lingue
Tamil, Inglese
I build machine learning systems for real clinical problems, specializing in computational pathology and healthcare AI. With a background in biotechnology and experience at IISc and IIT Roorkee, I bridge the gap between biology and deep learning to develop tools that assist doctors in making better clinical decisions.
Traduzione automatica.
FAQ
Traduzione automatica.
Domanda: Quali formati di modello supporti?
Lavoro con formati PyTorch (.pth), Scikit-learn (.pkl), TensorFlow (.h5) e ONNX. Se hai un formato diverso, contattami prima e confermerò la compatibilità.
Ho bisogno di un account AWS per il deploy?
Sì, per i pacchetti Standard e Premium. Il livello gratuito di AWS è sufficiente per la maggior parte dei modelli — nessun costo. Ti guiderò nella configurazione se non ne hai già uno.
E se il mio modello è troppo grande per il livello gratuito?
Contattami con la dimensione del modello prima di ordinare. Ti consiglierò il tipo di istanza EC2 più adatto e ti darò una stima accurata dei costi prima di procedere.
Puoi addestrare o migliorare il mio modello?
Questo servizio copre solo il deploy, non l'addestramento. Se hai bisogno di addestrare o migliorare il modello, contattami e possiamo discutere un ordine personalizzato.
Sarò il proprietario del codice dopo la consegna?
Sì, ottieni piena proprietà di tutto il codice, Dockerfile e documentazione. Tutto viene consegnato tramite repository GitHub con te come proprietario.
