Je serai votre ingénieur mlops et llmops pour déployer des modèles d'IA en production

Vous souhaitez faire passer vos modèles d'apprentissage automatique d'un environnement local à un système fiable prêt pour la production ? Un carnet de code désordonné n'est pas un produit ! Je vous aiderai à automatiser, optimiser et déployer en toute sécurité vos modèles d'IA et de science des données dans des environnements cloud sécurisés.

Je me spécialise dans la création de pipelines MLOps et LLMOps de bout en bout qui réduisent vos coûts d'API, améliorent la disponibilité du système et automatisent la gestion des versions.

Services que je propose :

• Développement d'API : Transformer des modèles en services web évolutifs avec FastAPI, Flask ou vLLM.
• Containerisation & orchestration : Configuration complète de Docker et mise à l'échelle avec Kubernetes.
• CI/CD : Automatisation de la ré-formation et du déploiement des modèles via GitHub Actions ou GitLab CI.
• Architecture cloud : Mise en place et configuration sur AWS, Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure.
• Solutions LLMOps : Configuration de bases de données vectorielles (Pinecone, ChromaDB), recherche sémantique et pipelines RAG.
• Monitoring & alertes : Mise en place de tableaux de bord complets avec Prometheus et Grafana pour suivre la santé du système. [1, 2, 3, 4, 5]

La stack que j'utilise :

Python, Docker, Kubernetes, AWS, GCP, Azure, FastAPI, MLflow, Hugging Face, LangChain, Pinecone.

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