Je déploierai votre modèle ML sur AWS de manière professionnelle

Sortir un modèle d’un notebook est une chose, le mettre en production en est une autre. La production implique de gérer le trafic, de échouer gracieusement, d’être surveillé et de rester à jour face à l’évolution des données. Je transforme des modèles entraînés en infrastructure sur laquelle vous pouvez bâtir votre produit.

Je suis data scientist et ingénieur avec plus de 10 ans d’expérience dans la mise en production de ML, notamment dans une startup logistique où j’ai dirigé la data science et l’ingénierie sur les systèmes en ligne.

Ce que vous obtenez :

• Votre modèle emballé sous forme d’une API propre et testée (FastAPI, schémas typés)
• Dockerisé et déployé sur AWS, GCP, Azure ou en auto-hébergement
• Authentification, limitation de débit, gestion des erreurs, journalisation
• CI/CD via GitHub Actions
• Optionnel : pipelines d’entraînement, détection de dérive, réentraînement automatisé, tableaux de bord de surveillance

Compatible avec : scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, ONNX, modèles personnalisés.

Avant de commander, contactez-moi avec le type de votre modèle et le trafic attendu. Les systèmes à faible et à fort trafic nécessitent des infrastructures différentes.