Je déploierai des modèles d'IA et construirai des pipelines MLOps
À propos de ce service
Traduction automatique
Faire fonctionner un modèle d'apprentissage automatique sur votre ordinateur local est une chose. Le faire fonctionner de manière fiable sur un serveur en direct sans planter, ralentir ou épuiser votre budget cloud en est une autre.
Si votre équipe frontend a besoin d'une API rapide, ou si votre configuration actuelle se casse chaque fois que le format des données change, je peux régler cela. Depuis 2018, je déplace des modèles hors de Jupyter Notebooks vers des environnements de production stables et automatisés.
PORTFOLIO EN DIRECT : https://dpl-dashboadrd.vercel.app/ (Il s'agit d'une plateforme de suivi maritime mondiale que j'ai construite en utilisant des pipelines asynchrones et des couches de validation de données strictes).
CE QUE JE VAIS FAIRE POUR VOUS :
- Créer des API web rapides pour vos modèles (scikit-learn, XGBoost) en utilisant FastAPI.
- Emballez tout dans des conteneurs Docker pour qu'ils fonctionnent parfaitement sur n'importe quel serveur.
- Configurer la validation des données Pydantic pour bloquer les mauvaises entrées avant qu'elles ne fassent planter votre modèle.
- Optimiser les flux de données avec HTTPX pour maintenir les temps de réponse proches de zéro.
- Déployer directement sur AWS, GCP ou Vercel avec des workflows CI/CD automatisés.
Mes outils : Python, FastAPI, Docker, Pydantic, HTTPX, AWS, GCP, Vercel.
VEUILLEZ M'ENVOYER UN MESSAGE AVANT DE COMMANDER afin que nous puissions examiner votre code et choisir la configuration adaptée.
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AI and MLOps Engineer: Scaling Models for Business
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Français, Anglais
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FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Juste votre fichier de modèle entraîné (ou les scripts d'entraînement) et un échantillon rapide des données d'entrée/sortie. Si vous avez déjà un compte cloud (comme AWS ou GCP) où vous souhaitez le déployer, c'est parfait aussi. Sinon, je peux vous aider à choisir la meilleure option d'hébergement selon votre budget.
Je n'ai pas de formation technique. Pourrai-je gérer cela ?
Oui, facilement. Je conçois ces systèmes pour que vous n'ayez pas à les surveiller constamment. En utilisant Docker, toute la configuration de votre modèle est empaquetée dans un seul conteneur qui démarre avec une seule commande. Si vous choisissez le package Premium, la mise à jour de votre modèle devient entièrement automatisée — il vous suffit de pousser votre nouveau fichier de modèle, et le système s'occupe du reste.
Pouvez-vous travailler directement dans le compte cloud de mon entreprise ?
Oui. Nous pouvons mettre en place un accès sécurisé et restreint à votre environnement AWS ou GCP. Je respecte strictement les meilleures pratiques de sécurité, ce qui signifie que je ne demanderai jamais vos mots de passe principaux ou vos identifiants root.
Et si le modèle doit être mis à jour plus tard ?
Vous n'avez pas besoin d'une équipe technique. Je privilégie les partenariats à long terme. Que ce soit pour une ré-formation mensuelle, de nouvelles fonctionnalités ou l'optimisation des performances, je suis disponible pour une collaboration continue et un support d'ingénierie permanent à mesure que votre entreprise se développe.
Qui gère la montée en charge à mesure que votre trafic augmente ?
Je ne me contente pas de déployer et de disparaître. Je propose une collaboration technique à long terme pour les projets en cours. À mesure que votre base d'utilisateurs s'élargit, je peux continuer à gérer l'infrastructure, optimiser les coûts cloud et assurer une disponibilité zéro de votre système.

