Je vais construire votre pipeline mlops et déployer des modèles ml avec fastapi

Vous avez un modèle d'IA ou d'apprentissage automatique qui fonctionne dans un notebook mais qui est difficile à déployer de manière fiable ?

Je vais déployer ou résoudre les problèmes de votre modèle en utilisant FastAPI, Docker et une ingénierie MLOps pratique.

Selon votre forfait, je peux fournir :

• Points de terminaison d'inférence FastAPI
• Conteneurisation Docker
• Chargement du modèle et pipelines de prédiction
• Configuration de l'environnement et des dépendances
• Vérifications de santé et documentation API
• Dépannage du déploiement
• Suivi d'expériences ou de modèles MLflow
• Intégration continue et déploiement continu avec GitHub Actions
• Kubernetes ou déploiement cloud
• Journalisation et surveillance de base
• Documentation de déploiement

Ce service prend en charge les modèles d'apprentissage automatique, les applications RAG, les API LLM, les systèmes de vision par ordinateur et les services d'inférence Python.

Les coûts de cloud, GPU, API et infrastructure ne sont pas inclus. La formation du modèle, le développement d'applications majeures et les environnements multiples nécessitent une offre personnalisée.

Veuillez m'envoyer un message avant de commander avec votre framework, l'état du dépôt, le problème actuel et la cible de déploiement.