Costruirò pipeline MLOps e distribuirò modelli ML con FastAPI

Un modello AI o ML addestrato è inutile se resta intrappolato in un Jupyter Notebook o va in crash sotto traffico di produzione. Trasformo i tuoi modelli Python, pipeline LLM e script PyTorch/TensorFlow in API di produzione veloci, containerizzate e con autoscaling sul cloud, supportate da standard bancari aziendali. Nel mio lavoro quotidiano progetto e mantengo sistemi decisionali IA per un importante cliente bancario, dove uptime al 99,9%, sicurezza dati rigorosa e latenza di inferenza sub-secondo sono non negoziabili. Porto quel rigore ingegneristico esatto anche alla tua implementazione. Cosa posso distribuire e automatizzare per te: 1. Avvolgimento API e containerizzazione Avvolgi modelli PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost o Hugging Face in microservizi FastAPI ad alte prestazioni, impacchettati in contenitori Docker leggeri, pronti per la produzione. 2. Distribuzione GPU in cloud e serverless Distribuisci il tuo servizio containerizzato su AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure o su cloud GPU serverless a basso costo (RunPod, Modal). 3. Production MLOps e CI/CD Flussi di lavoro di deployment automatizzati via GitHub Actions, versioning dei modelli (MLflow), monitoraggio dello stato, logging e auto-scaling per tenere bassi i costi in idle.