Deployerò il tuo modello di machine learning come API REST con fastapi e docker

Hai già un modello ML addestrato ma non sai come renderlo utilizzabile? 

Lo avvolgerò in un endpoint REST pulito con FastAPI e lo deployerò così 

chiunque possa chiamarlo da ovunque.

La mia prova: ho costruito ARIA, un sistema di previsione dei guasti del motore di un aereo 

basato sui dati NASA CMAPSS, deployato come API REST Flask in tempo reale. 

Ho anche creato una pipeline batch MLOps con Docker, configurazione YAML, 

metriche JSON strutturate e logging Python consegnati in 39 minuti.

Cosa consegno:

- Endpoint REST FastAPI o Flask intorno al tuo modello

- Validazione input e gestione errori

- Container Docker con requirements.txt

- Deploy su Render, Railway o HuggingFace Spaces

- URL live che puoi testare subito

- Repository GitHub pulito con README

Compatibile con: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, 

HuggingFace e qualsiasi modello Python.

Contattami prima di ordinare con il file del modello e il framework. 

Confermerò la fattibilità entro 2 ore.