Je déploierai votre modèle d'apprentissage automatique en production avec mlops docker fastapi

Votre modèle fonctionne dans un notebook Jupyter mais échoue en production sans Docker, APIs et surveillance. Je déploie les modèles ML comme le font les vraies équipes : conteneurisés, testés, documentés et prêts pour votre stack.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Modèle dockerisé avec environnement reproductible (Dockerfile + requirements)

API d'inférence FastAPI avec vérifications de santé et validation des entrées

Structure adaptée au CI/CD (modèle GitHub Actions ou GitLab CI)

Journalisation, hooks de surveillance et README clair pour le déploiement

Gestion des erreurs pour les mauvaises entrées, délais d'attente et échecs de chargement du modèle

Présentation pour que votre équipe puisse redéployer sans moi

PARFAIT POUR

Startups avec un modèle entraîné nécessitant une vraie API

Équipes de data science sans responsable MLOps dédié

CV / NLP / ML tabulaire avec PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, ONNX

Fondateurs passant de Colab ou SageMaker à VPS / AWS / GCP

POURQUOI MOI

Ingénieur ML en production (MS Data Science) avec plus de 2,5 ans d'expérience dans le déploiement de CV et OCR chez Shufti Pro (YOLO, PaddleOCR, systèmes KYC). Je livre du code de service, pas des notebooks.

MESSAGE AVANT COMMANDE : format du modèle (.pt, .pkl, ONNX), QPS/latence attendus, cible cloud, et exemple d'entrée/sortie.