Parcourir les catégories
Explorer
Fiverr Pro
Français
$
USD
Je déploierai votre modèle ML avec une pipeline MLops complète
Ingénieur IA, applications LLM, RAG, agents IA, développement web et mobile
Je suis Fakhar, ingénieur IA avec plus de 3 ans d'expérience dans la création de systèmes IA réels qui économisent du temps et réduisent les coûts.
Ce que je construis :
✦ Agents IA qui automatisent v...
À propos de ce service
Votre modèle ML est-il bloqué dans un notebook pendant que votre entreprise attend ? Déploiement et surveillance sont souvent là où la plupart des projets ML échouent.
Je vais construire une pipeline MLOps prête pour la production complète en utilisant MLflow, Docker, AWS SageMaker et GitHub Actions pour que votre modèle fournisse des prédictions via API et se réentraîne automatiquement.
Ce que vous obtenez
- Conteneurisation du modèle avec Docker et API REST FastAPI pour l'inférence en temps réel
- Suivi d'expériences avec MLflow, gestion des versions du modèle et registre de modèles
- Pipeline CI/CD avec tests automatisés, validation et déploiement sans interruption
- Déploiement sur AWS avec EC2, SageMaker, Lambda ou ECS
- Versionnage des données avec DVC pour une reproductibilité totale de la pipeline
- Détection de dérive et surveillance des performances du modèle avec alertes
- Pipeline de réentraînement automatisé déclenché par de nouvelles données ou une baisse de performance
- Infrastructure as code avec Terraform
Pourquoi me choisir
- 3 ans d'expérience pratique en MLOps et déploiement de machine learning
- Déploiements en production réels sur AWS avec SageMaker et EC2
- Pipeline CI/CD qui redéploie automatiquement à chaque mise à jour
- Code propre, documenté, que votre équipe peut maintenir et faire évoluer
Contactez-moi pour discuter de votre projet de déploiement ML dès aujourd'hui.
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
J'ai besoin de votre fichier de modèle entraîné, du framework utilisé comme scikit learn, PyTorch ou TensorFlow, de votre plateforme cloud préférée et de l'accès à votre compte AWS. Si vous avez un repo GitHub prêt, c'est un plus mais pas obligatoire.
Pouvez-vous déployer tout type de modèle d'apprentissage automatique ?
Oui. Je travaille avec des modèles de classification, régression, NLP, vision par ordinateur et deep learning construits sur scikit learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost et frameworks similaires. Si votre modèle fonctionne en Python, je peux le déployer.
Pourrai-je gérer le pipeline moi-même après la livraison ?
Absolument. Je fournis un code propre, bien documenté, avec un guide de transfert couvrant votre pipeline CI/CD, l'infrastructure AWS et la configuration MLflow pour que votre équipe puisse gérer, mettre à jour et faire évoluer tout cela de manière indépendante.
