Je concevrai des pipelines mlops et déploierai des modèles ml avec FastAPI

Un modèle d’IA ou d’apprentissage automatique entraîné est inutile s’il reste enfermé dans un carnet Jupyter ou s’il s’effondre sous le trafic en production.

Je transforme vos modèles Python, vos pipelines LLM et vos scripts PyTorch/TensorFlow en API de production rapides, conteneurisées et à mise à l’échelle automatique, hébergées sur votre cloud et conformes aux normes bancaires d’entreprise.

Dans mon activité, j’architecture et je maintiens des systèmes de décision basés sur l’IA pour un grand client bancaire, où une disponibilité de 99,9 %, une sécurité des données stricte et une latence d’inférence sous la seconde ne sont pas négociables. J’apporte ce même souci d’ingénierie à votre déploiement.

Ce que je peux déployer et automatiser pour vous :

1. Emballage d’API et conteneurisation

Convertissez vos modèles PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn, XGBoost ou Hugging Face en microservices FastAPI haute performance, emballés dans des conteneurs Docker légers et prêts pour la production.

2. Déploiement GPU sur le Cloud et en serverless

Déployez votre service conteneuris é dans AWS (EC2, ECS, Lambda, SageMaker), GCP (Cloud Run, Vertex AI), Azure ou sur des clouds GPU serverless économiques (RunPod, Modal).

3. MLOps de production & CI/CD

Flux de déploiement automatisés via GitHub Actions, versionnage des modèles (MLflow), surveillance de la santé, journalisation et mise à l’échelle automatique pour maîtriser les coûts cloud lorsque l’inactivité est élevée.