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Je déploierai votre modèle d'apprentissage automatique en production avec mlops
Concevoir l’avantage concurrentiel de votre entreprise avec des agents IA et des solutions ML sur mesure
Je suis ingénieur ML/AI & MBA spécialisé dans la convergence entre ingénierie technique et transformation commerciale. Je ne me contente pas d’écrire du code ; je construis des systèmes d’IA prêts pou...
À propos de ce service
Ne laissez pas vos modèles mourir dans un Jupyter Notebook.
Je prendrai votre modèle d'apprentissage automatique entraîné et le transformerai en une API évolutive et prête pour la production que votre équipe logicielle pourra réellement utiliser.
En tant que Senior ML Engineer, je ne me contente pas de "téléverser" du code. Je construis des environnements MLOps robustes qui garantissent que votre modèle est stable, rapide et facile à mettre à jour.
Ce que je propose :
- Packaging de modèle : Conteneurisation des modèles avec Docker pour une capacité "exécuter partout".
- Développement d'API : Création de points de terminaison haute performance avec FastAPI ou Flask.
- Déploiement cloud : Configuration experte sur AWS (SageMaker/EC2), Google Cloud (Vertex AI) ou Azure.
- Pipeline CI/CD : Automatisation de votre flux de déploiement avec GitHub Actions ou GitLab CI.
- Monitoring : Mise en place d'une journalisation de base pour suivre la performance du modèle et le "drift".
La stack technologique : Docker, Kubernetes, FastAPI, AWS/GCP, MLflow et GitHub Actions.
Prêt à passer de la recherche à la production ? Mettons votre modèle en ligne.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
NoSQL
•
MLflow
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
APIs:
Azure Face API
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
MLflow
•
Colab
•
Azure ML Studio
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quelles plateformes cloud prenez-vous en charge ?
Je maîtrise AWS, Google Cloud (GCP) et Azure. Pour des projets plus petits ou des startups, je peux également déployer sur des plateformes plus économiques comme Render, Railway ou Heroku.
Proposez-vous du monitoring de modèle ?
Oui, dans le package Premium, je mets en place un monitoring pour suivre la latence de l'API et le "drift" basique du modèle (lorsque le modèle devient moins précis avec le temps). C'est une étape essentielle d'un workflow MLOps mature.
Que faire si mon modèle est trop volumineux pour des serveurs standards ?
Je me spécialise dans l'optimisation de modèles. Je peux utiliser des techniques comme la quantification ou suggérer des instances optimisées pour GPU (comme AWS p3/g4) pour assurer une exécution efficace sans dépasser votre budget.
Pouvez-vous travailler avec des LLM ou de l'IA générative ?
Oui. Je peux déployer des wrappers personnalisés pour LLM, mettre en place des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) et optimiser l'inférence pour des modèles hébergés sur Hugging Face.
