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Je vais construire une pipeline de machine learning et mlops de bout en bout
Ingénieur Data Science, IA, ML, Vision par ordinateur et systèmes RAG
Ingénieur en science des données spécialisé en IA, apprentissage automatique, vision par ordinateur, systèmes RAG et MLOps. Je crée des chatbots IA personnalisés, des solutions RAG basées sur des docu...
À propos de ce service
Je vais créer une pipeline de Machine Learning et MLOps de bout en bout conçue pour des workflows fiables, reproductibles et orientés production.
Je peux vous aider à automatiser le traitement des données, l'entraînement des modèles, le suivi des expériences, la validation, le déploiement et la surveillance en utilisant des outils modernes de MLOps.
Selon votre package, la solution peut inclure l'orchestration avec Apache Airflow, le suivi des expériences avec MLflow, la conteneurisation avec Docker, l'évaluation des modèles, l'intégration d'API, la surveillance et le déploiement en production.
Les cas d'utilisation typiques incluent :
- Pipelines d'entraînement ML automatisés
- Suivi des expériences avec MLflow
- Orchestration de workflows avec Airflow
- Validation et optimisation des modèles
- Applications ML conteneurisées avec Docker
- API de prédiction
- Surveillance des modèles
- Systèmes ML prêts pour la production
Les technologies peuvent inclure Python, SQL, MLflow, Apache Airflow, Docker, XGBoost, Scikit-learn, PostgreSQL, MinIO et FastAPI.
Veuillez me contacter avant de commander si votre projet nécessite une architecture cloud complexe, un déploiement à grande échelle ou une infrastructure personnalisée.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Autres
APIs:
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Colab
•
Autres
Mon portfolio
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de projets MLOps pouvez-vous réaliser ?
Je peux créer des pipelines ML automatisés, des systèmes de suivi d'expériences, des workflows d'entraînement de modèles, des pipelines de déploiement, des API et des solutions de surveillance.
Pouvez-vous automatiser l'entraînement des modèles avec Airflow ?
Oui. Je peux créer des workflows Airflow automatisés pour le traitement des données, l'entraînement des modèles, la validation, le déploiement et la génération de rapports.
Pouvez-vous intégrer MLflow dans mon projet ?
Oui. Je peux intégrer MLflow pour le suivi des expériences, les métriques, les artefacts de modèles et la gestion du cycle de vie des modèles.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Le code source est inclus selon le package sélectionné.
Pouvez-vous déployer le pipeline dans le cloud ?
Oui. Le déploiement cloud est disponible dans le package Premium ou via une offre personnalisée selon l'infrastructure.
