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Je vais construire un pipeline MLOps et déployer des modèles ML LLM sur GPU avec mlflow
Ingénieur DevOps et MLOps senior, CICD, Kubernetes, AWS, ingénieur full stack
Je suis un ingénieur senior en DevOps et MLOps avec plus de 12 ans d'expérience dans l'accompagnement des startups pour déployer des systèmes sécurisés, évolutifs et prêts pour la production. Côté Dev...
À propos de ce service
Vous avez du mal à déployer vos modèles AI/ML ou LLM en production ? Je suis un ingénieur senior en MLOps et LLMOps spécialisé dans le développement et le déploiement de modèles ML, le fine-tuning, les pipelines de bout en bout, le suivi avec MLflow, les systèmes RAG avec LangChain et le déploiement scalable de LLM sur GPU.
Je crée des pipelines MLOps de qualité production pour automatiser le développement, l’entraînement, le fine-tuning, les tests, le déploiement, la surveillance et la ré-formation continue, rapidement, en toute sécurité et de manière scalable.
Services que je propose :
- Configuration de pipelines MLOps de bout en bout (Kubeflow, Airflow)
- Déploiement de modèles AI/ML en production
- Intégration continue et déploiement continu pour ML et LLM
- Surveillance des modèles et détection de dérive
- Suivi d’expériences MLflow et registre de modèles
- MLOps cloud (SageMaker, Vertex AI, Azure ML)
- Déploiement GPU (RunPod, Modal.com, Vast.ai) pour LLM
- LLMOps (GPT, Llama, Ollama, vLLM, fine-tuning)
- Pipeline RAG (LangChain, Pinecone, FAISS)
- Serveur de modèles FastAPI et APIs REST
- Ré-formation automatique des modèles et gestion des versions
Je déploie des systèmes d’apprentissage automatique, GenAI, RAG, LLM fine-tuned et applications IA sur mesure.
Pile technologique :
Python, MLflow, Kubeflow, FastAPI, LangChain, SageMaker, Vertex AI, RunPod
Prêt à déployer votre modèle AI/ML en production ? Contactons-nous !
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quels modèles ML et LLM pouvez-vous déployer ?
Je déploie tous types de modèles ML et LLM, y compris apprentissage automatique, apprentissage profond, NLP, GenAI, systèmes RAG, GPT, Llama, Mistral et LLM fine-tuned. Qu'il s'agisse d’un modèle de classification, transformer ou LLM open-source, je le déploierai en production selon les meilleures pratiques MLOps pour la scalabilité.
Pouvez-vous faire du fine-tuning de LLM et mettre en place des pipelines RAG ?
Oui, je propose du fine-tuning de LLM avec LoRA et QLoRA sur Hugging Face pour des modèles comme Llama, Mistral et GPT. Je construis aussi des pipelines RAG prêts pour la production avec LangChain et des bases de données vectorielles comme Pinecone, FAISS ou Weaviate. Idéal pour chatbots, questions-réponses sur documents et assistants IA sur mesure.
Quels outils MLOps et plateformes cloud utilisez-vous ?
Je travaille avec tous les principaux outils MLOps, notamment MLflow, Kubeflow, Airflow, FastAPI et BentoML. Pour le déploiement cloud, j’utilise AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning et Databricks. Pour le déploiement LLM sur GPU, je travaille avec RunPod, Modal et Vast.ai.
Proposez-vous la surveillance des modèles et la ré-formation automatique ?
Oui, je mets en place une surveillance complète des modèles, incluant le suivi des performances, la détection de dérive et des alertes automatiques avec MLflow. Je construis aussi des pipelines de ré-formation automatique pour réentraîner vos modèles avec de nouvelles données, afin de garantir leur précision en production.
Pouvez-vous déployer des LLM sur GPU avec RunPod ou Modal ?
Absolument ! Je déploie des LLM sur des plateformes cloud GPU comme RunPod, Modal et Vast.ai pour une inference rentable et scalable. J’utilise vLLM, Ollama et Hugging Face Text Generation Inference pour un service performant avec une utilisation optimisée du GPU et une auto-scaling pour la production.
Combien de temps faut-il pour construire un pipeline MLOps ?
Le déploiement d’un modèle ML simple prend 3 jours, tandis qu’un pipeline MLOps complet avec surveillance et ré-formation prend 5 jours. Les solutions MLOps et LLMOps complètes avec fine-tuning, RAG et déploiement multi-cloud prennent 7 jours. Les délais varient selon l’étendue du projet, discutons-en pour plus de précision.
Quels livrables recevrai-je à la fin du projet ?
Vous recevrez tout le code source, les modèles ML/LLM déployés avec endpoints API, le tableau de bord de suivi MLflow, la configuration de la surveillance et la documentation technique complète (niveau Premium). Tout le code est prêt pour la production, bien commenté et conforme aux meilleures pratiques MLOps pour que vous ou votre équipe puissiez l’entretenir facilement.
Fournissez-vous un support et une documentation après livraison ?
Oui ! Le package standard inclut 3 jours de support après livraison, et le package Premium comprend 7 jours ainsi qu’une documentation technique complète couvrant l’architecture du pipeline, les étapes de déploiement du modèle et les consignes de maintenance. Je suis là pour aider à résoudre les problèmes, répondre aux questions et assurer le bon fonctionnement de votre système MLOps.
