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Je vais concevoir et déployer des pipelines ML avec docker, mlflow et AWS
Analyste de données : Expert en Python, Pandas, NumPy et Matplotlib
Je suis data scientist et j'ai de l'expérience dans la réalisation de projets de bout en bout.
Je maîtrise l'EDA et la création de features,
Je entraîne des modèles et peux évaluer leur performance et...
À propos de ce service
Vous avez un ensemble de données et vous avez besoin d’un modèle d’apprentissage automatique opérationnel que vous pouvez réellement utiliser dans une application, un tableau de bord ou un flux de travail professionnel ?
Je prendrai votre projet du données brutes à un modèle déployé en direct en utilisant des pratiques modernes de MLOps, pas simplement un notebook Jupyter qui reste inutilisé.
Ce que vous obtenez :
- Un modèle propre, testé, construit avec Python, Pandas et Scikit-learn
- Suivi des expérimentations avec MLflow, pour toujours savoir quelle version fonctionne le mieux
- Une API fonctionnelle (FastAPI) pour que votre modèle puisse être appelé depuis n’importe quelle application ou site web
- Un code prêt pour la production avec une documentation claire, pas de scripts boîte noire
Pile technologique : Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, MLflow, DVC, Docker, AWS, FastAPI, Git, GitHub Actions
Contactez-moi avant de commander avec une brève description de vos données et de votre objectif. Je définirai le bon package et vous donnerai un délai honnête avant de commencer.
Transformons vos données en quelque chose qui fonctionne réellement en production.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
Colab
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Frameworks:
Scikit-learn
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quel type de données dois-je vous fournir ?
Toutes données pertinentes pour votre projet ML — structurées (CSV, Excel), non structurées (texte, images), ou une source de données en direct (API/base de données). Si vous n’êtes pas sûr de ce qui est nécessaire, envoyez-moi un message avec une brève description du projet et je vous dirai exactement ce qu’il faut fournir.
Quel doit être le format des données ?
Les formats courants conviennent : CSV, JSON, Excel ou Parquet pour les données structurées ; dossiers d’images pour les projets de vision par ordinateur. Si vos données sont dans un autre format, faites-le moi savoir — je peux généralement travailler avec ou aider à convertir.
Comment garantissez-vous la confidentialité et la sécurité de mes données ?
Je n’utilise vos données que dans le cadre de ce projet, je ne les partage jamais à l’extérieur, et je supprime les copies locales après la livraison finale sauf si vous me demandez de les conserver. Si vous avez besoin d’un NDA formel, je suis prêt à en signer un avant de commencer.
Partagerez-vous les détails de mon projet avec quelqu'un ?
Non. Les détails de votre projet, vos données et votre code restent confidentiels entre nous. Je ne partage pas le travail de mes clients publiquement sauf si vous donnez une permission explicite (par exemple pour mon portfolio).
Fournissez-vous le modèle entraîné ou juste le déploiement ?
Les deux, selon votre package. Je peux entraîner un modèle à partir de zéro avec vos données, ou déployer un modèle que vous avez déjà entraîné — indiquez-moi simplement ce dont vous avez besoin lorsque vous me contactez.
Pouvez-vous travailler avec un modèle ou une base de code que j’ai déjà ?
Oui. Envoyez-moi votre code ou modèle existant et j’intégrerai des pratiques MLOps (Docker, MLflow, CI/CD, etc.) dans ce que vous avez déjà construit plutôt que de repartir de zéro.
Quel package dois-je choisir si je veux simplement une API fonctionnelle pour mon modèle ?
Le package Standard inclut un endpoint REST FastAPI, c’est donc le point de départ idéal pour la plupart des demandes d’API uniquement.
Que se passe-t-il si j’ai besoin de plus de révisions que celles incluses dans mon pack ?
Des révisions supplémentaires peuvent être ajoutées en tant que service supplémentaire, ou je suis heureux de discuter d’une offre personnalisée si les modifications dépassent le cadre initial.
Offrez-vous un support après la livraison ou s’agit-il d’un déploiement unique ?
Le package Premium inclut 7 jours de support après livraison pour la correction de bugs et de petites modifications. Pour Basic/Standard, un support supplémentaire peut être organisé séparément si nécessaire.
