Je vais déployer des modèles ML avec FastAPI et Docker

Votre modèle fonctionne dans un notebook. Il doit fonctionner en production.

Je transforme votre modèle ML entraîné en une API REST documentée, conteneurisée avec Docker et déployée dans le cloud, afin que votre application ou votre équipe puisse l’appeler et obtenir une prédiction en retour.

CE QUE VOUS RECEVEZ

Un point de terminaison REST FastAPI pour votre modèle

Un Dockerfile qui fonctionne partout

Une documentation API Swagger

Un déploiement dans le cloud (AWS, GCP ou Azure)

Un code Python propre et un court README

COMPATIBLE AVEC

Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, XGBoost. Envoyez-moi le fichier du modèle et je confirmerai la compatibilité avant votre commande.

COMMENT ÇA FONCTIONNE

1. Indiquez-moi votre framework, le fichier du modèle et où vous souhaitez l’héberger.
2. Je l’emballe dans FastAPI, le conteneurise et teste le point de terminaison.
3. Vous recevez une URL en direct, le dépôt, et des instructions pour le redéployer vous-même.

Je déploie des modèles, je ne les entraîne pas à partir de zéro dans cette service. Besoin d’entraînement ou de fine-tuning ? Ajoutez l’option supplémentaire ou contactez-moi d’abord.

Contactez-moi avant de commander pour que je puisse vérifier que votre modèle fonctionne.