Je vais créer une pipeline mlops et déployer des modèles ml llm sur gpu runpod avec mlflow

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.