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Je déploierai des modèles AI ML sur AWS, GCP ou Azure
Je suis ingénieur DevOps & Cloud avec une expertise pratique dans la conception, l’automatisation et la gestion d’infrastructures modernes sur AWS, Azure, Digital Ocean, Huwaie Cloud, Render, Vercel e...
À propos de ce service
Vous avez entraîné votre modèle ML ou LLM mais vous bloquez sur le déploiement ?
Je déploie rapidement, proprement et de manière évolutive des modèles d'IA et d'apprentissage automatique en production sur AWS, GCP et Azure. Que ce soit un modèle pré-entraîné, un LLM finement ajusté ou une pipeline MLOps complète, je gère tout, de la containerisation à la surveillance.
Ce que je fournis :
Déployer n'importe quel modèle ML/LLM en tant qu'API REST en production
Déploiement Docker + Kubernetes (EKS, GKE, AKS)
Pipeline CI/CD automatisé pour pousser le code et déployer automatiquement
Configuration FastAPI / TorchServe / Triton Inference Server
Support inference GPU (CUDA, T4, A100)
Gestion des versions et registre de modèles avec MLflow
Surveillance avec Prometheus et Grafana
Auto-scaling pour les pics de trafic
Pipeline MLOps complet : entraînement, validation, déploiement, surveillance
Infrastructure as Code avec Terraform et Helm
Frameworks : PyTorch · TensorFlow · Hugging Face · scikit-learn · XGBoost
Clouds : AWS · GCP · Azure · SageMaker · Vertex AI · Azure ML
Chaque livraison inclut une documentation complète. Contactez-moi avant de commander pour une consultation gratuite. Je passerai en revue votre modèle et vous fournirai un plan clair.
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FAQ
Traduction automatique
Quels types de modèles AI et ML pouvez-vous déployer sur le cloud ?
Je déploie tout modèle ML ou LLM basé sur Python, comme PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn, XGBoost, ainsi que des modèles personnalisés. Je gère aussi l'inférence LLM, les API de vision par ordinateur et les modèles NLP sur AWS, GCP et Azure en utilisant Docker et Kubernetes.
Que comprend la configuration de la pipeline MLOps ?
La pipeline MLOps complète couvre l'automatisation de l'entraînement, la validation du modèle, le déploiement avec CI/CD, la gestion des versions avec MLflow, et la surveillance en production avec Prometheus et Grafana. Chaque fois que vous réentraîner votre modèle, la pipeline le valide et le déploie automatiquement, sans intervention manuelle.
Quelles plateformes cloud supportez-vous : AWS, GCP ou Azure ?
Je supporte les trois. Sur AWS, j'utilise EKS, SageMaker et EC2. Sur GCP, GKE et Vertex AI. Sur Azure, AKS et Azure ML. Je peux aussi recommander la solution cloud la plus économique selon la taille de votre modèle et le trafic attendu.
Supportez-vous le déploiement GPU pour l'apprentissage profond et l'inférence LLM ?
Oui. Je configure des instances GPU avec support CUDA et mets en place des serveurs d'inférence haute performance comme NVIDIA Triton ou TorchServe pour les modèles d'apprentissage profond et LLM nécessitant une accélération GPU.
Que faire si je n'ai qu'un fichier de modèle entraîné et pas encore de configuration cloud ?
Pas de problème, c'est la situation la plus courante. Je m'occupe de tout, depuis la création du compte cloud, la configuration réseau, la containerisation avec Docker, jusqu'au déploiement en API live. Il suffit de partager votre fichier de modèle, je prends le relais.
Mon API de modèle ML pourra-t-elle gérer un trafic élevé et s'auto-scalera-t-elle ?
Oui. Avec les packages Elite et Prime, je configure l'auto-scaling horizontal des pods Kubernetes pour que votre API augmente automatiquement le nombre d'instances sous charge et réduise pour économiser les coûts, tout en étant entièrement gérée et adaptée à la production.
