Je vais auditer votre notebook d'apprentissage automatique et créer une feuille de route pour le déploiement

Vous avez un carnet de notes en machine learning fonctionnel mais pas de voie claire pour le déploiement ?

Je vais examiner un carnet Python ML existant et évaluer comment il peut être transformé en une API maintenable, un workflow de prédiction par lot ou une solution MLOps plus large.

L’audit couvre :

• la structure du code, le prétraitement, la logique d’entraînement et de prédiction
• la reproductibilité, les dépendances et les artefacts du modèle
• les exigences en entrée/sortie et la préparation au déploiement
• les options d’architecture API, batch et MLOps
• les risques, obstacles et composants manquants
• les améliorations prioritaires et gains rapides
• des estimations de l’effort global pour la mise en œuvre
• 
  

Vous recevrez un rapport écrit spécifique au projet incluant un score de préparation au déploiement, les principales conclusions, la démarche cible recommandée, les améliorations nécessaires et une feuille de route pratique étape par étape.

Ce service couvre uniquement l’évaluation et la planification. Il n’inclut pas la refactorisation, le débogage, le développement d’API, le déploiement cloud, CI/CD, la surveillance ou la mise en place de pipelines.

Veuillez me contacter avant de commander pour plusieurs notebooks, deep learning, infrastructure personnalisée, données sensibles ou dépendances externes complexes.