Avez-vous un modèle d'apprentissage automatique entraîné mais avez du mal à le déployer, le faire évoluer ou l'automatiser ?
Je vous aiderai à combler le fossé entre la science des données et la production en mettant en place un workflow MLOps robuste permettant un déploiement, une surveillance et une automatisation fluides du modèle.
Ce que je propose
- Configuration MLOps de bout en bout depuis l'entraînement du modèle jusqu'au déploiement en production
- Création de pipelines CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins)
- Containerisation avec Docker et orchestration avec Kubernetes
- Suivi des modèles et gestion des expériences avec MLflow ou DVC
- Réentraînement automatisé et détection de dérive
- Intégration avec les services cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)
- Surveillance des performances et alertes avec Prometheus, Grafana ou outils similaires
️ Pourquoi me choisir
- Plus de 3 ans d'expérience pratique en DevOps et MLOps
- Expérience dans la création de pipelines réels pour des applications basées sur l'IA
- Infrastructure propre et maintenable suivant les meilleures pratiques
- Documentation détaillée et support pour une transmission fluide
Forfaits
- Basic : Containeriser le modèle + configuration CI/CD de base
- Standard : Pipeline MLOps complet avec surveillance
- Premium : Solution MLOps d'entreprise entièrement intégrée au cloud
Je m'assurerai que vos modèles ML soient prêts pour la production.