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Desplegaré tu modelo de ML como una API de producción con fastapi y docker
Abbas Mustafa
Acerca de este Servicio
Traducción automática
Tu modelo funciona en un cuaderno. La producción es un problema diferente.
Tomo tu modelo entrenado (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o Hugging Face) y lo convierto en una API REST confiable que tu producto puede llamar. Obtienes:
- Servicio FastAPI con endpoints limpios, documentados y validación de entrada
- Construcción dockerizada que funciona igual en cualquier máquina o nube
- Despliegue en AWS, GCP o tu VPS con HTTPS
- Registro, verificaciones de salud y monitoreo básico
- Pipeline CI/CD y escalado automático en el paquete completo de MLOps
Sobre mí: Publicé investigaciones en NLP (AIMLAB, NUCES FAST), primer lugar en la competencia nacional de ML SOFTEC, MSc en Ciberseguridad en IMT Atlantique. Construyo APIs que soportan tráfico real y las aseguro correctamente.
Cada entrega incluye documentación y una revisión de entrega para que tu equipo pueda ejecutarla sin mí.
Escríbeme antes de ordenar si no estás seguro de qué paquete se ajusta a tu modelo y tráfico.
Conoce a Abbas Mustafa
Abbas Mustafa
AI Engineer for LLM, RAG, Chatbot and ML Pipeline Solutions
- DeFrancia
- Miembro desdedic 2018
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 año
Idiomas
Inglés
I'm an AI Systems Engineer with 5+ years of experience building production-grade AI solutions — RAG pipelines, fine-tuned LLMs (LoRA/PEFT), multi-agent systems, and computer vision applications. I've deployed ML systems for medical imaging, trading, and security, and built full-stack platforms serving 10,000+ users with FastAPI, Docker, and Kubernetes. Currently pursuing an MSc in Cybersecurity in France, I bring a security-first mindset to every build. Whether you need a chatbot, an automation agent, or a complete ML pipeline, I deliver clean, scalable, well-documented work.
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Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Qué frameworks de modelos soportas?
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost y transformers de Hugging Face. Si carga en Python, puedo servirlo. Escríbeme si tu stack es diferente.
¿Necesito mi propia cuenta en la nube?
Para Cloud Deploy y Full MLOps, sí. Despliego en tu cuenta de AWS, GCP o VPS para que mantengas la propiedad y control total. El paquete API Deploy no requiere nada; obtienes el código y la imagen Docker.
