Je déploierai votre modèle d'apprentissage automatique en tant qu'application web streamlit, gradio ou fastapi
Data Science, analytique, ingénieur en IA
À propos de ce service
Votre modèle ML entraîné ou votre système d'IA est-il bloqué dans un notebook Jupyter sans moyen de le présenter à des clients ou des utilisateurs ?
Vous êtes au bon endroit.
Je transforme des modèles d'apprentissage automatique en applications web interactives et propres en utilisant Streamlit, Gradio et FastAPI, afin que votre modèle devienne un vrai produit que n'importe qui peut utiliser instantanément, depuis n'importe quel navigateur, sur n'importe quel appareil.
Je suis diplômé en BS Data Science avec une médaille d'or et développeur en IA, avec une expérience en déploiement de systèmes d'IA en production et en service à des utilisateurs réels chaque jour.
SYSTÈMES DÉPLOYÉS RÉELS QUE J'AI CONSTRUITS
- Plateforme d'analyse de sentiment Pulisint en direct avec pipeline de données en temps réel et tableau de bord
- Outil d'intelligence basé sur RAG avec backend FastAPI, base de données vectorielle, utilisé quotidiennement en production
- Plateforme éducative en IA avec déploiement complet en React + Python + LLM, accessible en direct pour les utilisateurs finaux
CE QUE JE VAIS CRÉER POUR VOUS
- Application web Streamlit avec interface interactive pour n'importe quel modèle ML en quelques heures
- Lien de démonstration partageable via interface Gradio, idéal pour la présentation
- API FastAPI prête pour la production pour le déploiement de modèles en REST
- Déploiement sur Hugging Face Spaces avec URL publique gratuite pour votre modèle
- Interface personnalisée avec votre branding, vos couleurs et vos champs de saisie
- Support de téléchargement de fichiers CSV, image, texte, audio
- Tableau de bord de performance du modèle
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer ?
J'ai besoin de votre fichier de modèle entraîné comme pkl, h5 ou pt, du format d'entrée et de sortie de votre modèle, ainsi que de vos préférences UI. Si vous avez un code d'entraînement existant, je peux m'en servir.
Pouvez-vous travailler avec tout type de modèle ML ?
Oui. J'ai déployé des modèles de classification, régression, NLP, analyse de sentiment, traitement d'images, détection d'objets et LLM. Si votre modèle fonctionne en Python, je peux l'intégrer dans une application web propre. Contactez-moi avant de commander avec le type de modèle, je vous confirmerai.
Où mon application sera-t-elle déployée et comment les utilisateurs y accéderont-ils ?
Par défaut, je déploie sur Hugging Face Spaces (gratuit, URL publique accessible à tous). Pour plus de contrôle, je supporte Railway, Render, Heroku ou votre propre VPS. Pour le package Premium, je fournis aussi un package prêt pour Docker afin que vous puissiez l'héberger vous-même où vous voulez. Mentionnez simplement votre préférence lors de la commande.
L'application aura-t-elle un aspect personnalisé ou comme un modèle par défaut ?
Toujours personnalisé. Je crée des mises en page adaptées avec vos couleurs de marque, des étiquettes claires pour les entrées, des sections de sortie organisées et un style professionnel. Je ne livre jamais un modèle standard de Streamlit ou Gradio, chaque application est conçue spécifiquement pour votre modèle et vos utilisateurs.
Pouvez-vous ajouter un tableau de bord de performance ou des visualisations à l'application ?
Oui, les packages Standard et Premium incluent des tableaux de bord de performance du modèle montrant des métriques de précision, la confiance des prédictions, des graphiques et des visualisations. Si vous avez des graphiques ou des métriques spécifiques à afficher, mentionnez-les avant de commander, je les inclurai dans la conception.

