Je vais construire des pipelines mlops en utilisant databricks pyspark et mlflow

Veuillez partager vos besoins de projet, plateforme cloud préférée (AWS ou Azure), données sources, résultat attendu, infrastructure existante (si applicable), et toute documentation technique ou diagramme d'architecture. Cela m'aidera à recommander la meilleure solution.

Oui. Je peux construire et optimiser des pipelines ETL, effectuer des transformations de données avec PySpark, et développer des workflows évolutifs dans Databricks pour des projets de data engineering et d'apprentissage automatique.

Oui. Je peux aider à mettre en œuvre des workflows MLOps de bout en bout, y compris le suivi d'expériences MLflow, la gestion des versions de modèles, la conteneurisation Docker, les pipelines CI/CD, le déploiement et la surveillance sur AWS ou Azure.

Je travaille principalement avec AWS et Azure. Je peux déployer des applications et des pipelines d'apprentissage automatique en utilisant des services tels que EC2, EKS, ECS, S3, Azure Virtual Machines, AKS, Azure Storage, et autres services cloud liés.

Oui. Tous les packages incluent un code source propre et bien documenté avec des instructions de déploiement, sauf accord contraire avant le début du projet.

Oui. Si vous avez déjà un modèle entraîné, je peux le conteneuriser avec Docker, le déployer avec FastAPI ou d'autres frameworks appropriés, intégrer MLflow si nécessaire, et automatiser le déploiement avec CI/CD.

Oui. Je fournis un support après livraison pour assurer que la solution fonctionne comme prévu et pour aider avec de petits problèmes liés au projet livré.

Oui. Je peux travailler avec des datasets structurés de divers domaines, y compris la santé, la finance, la vente au détail, l'IoT, et autres applications professionnelles, en suivant vos exigences de projet.