Notre agence va configurer votre infrastructure ML, pipeline MLOps et déploiement GPU

Votre modèle ML est aussi performant que l'infrastructure qui le fait fonctionner. Je crée des pipelines MLOps en production qui transfèrent vos modèles des notebooks Jupyter à des déploiements évolutifs, surveillés et auto-scalables.

Ce que je fournis :

Déploiement de modèle ML (API REST, gRPC, inférence par lot), configuration d'infrastructure GPU/CPU (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, auto-hébergé), service de modèle (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton, vLLM, Ollama), pipeline MLOps (MLflow, Kubeflow, DVC), automatisation du pipeline d'entraînement, gestion des versions de modèles et suivi des expériences, tests A/B et déploiements canaris pour les modèles, endpoints d'inférence auto-scalables, optimisation des coûts pour les charges GPU, et déploiement de LLM (Llama auto-hébergé, Mistral, modèles fine-tuned).

Pourquoi choisir mon agence :

Nous combinons DevOps et IA, une association rare. La plupart des ingénieurs ML savent entraîner des modèles mais ont du mal à les déployer en production. La plupart des ingénieurs DevOps peuvent déployer des applications mais ne comprennent pas les défis spécifiques à ML comme la gestion des GPU, la gestion des versions de modèles et l'optimisation de l'inférence. Nous faisons le pont entre ces deux mondes.